تطوير نظام ذكي للكشف عن أمراض النباتات باستخدام التعلم العميق

قمت بتطوير نظام يعتمد على التعلم العميق (Deep Learning) للتعرف على أمراض النباتات من خلال صورة واحدة لورقة النبات، حيث يستطيع النظام تصنيف 38 مرضًا مختلفًا يغطي 14 نوعًا من المحاصيل الزراعية بدقة عالية. تم تدريب نموذج CNN على أكثر من 70 ألف صورة لأوراق النباتات، وحقق دقة تحقق (Validation Accuracy) بلغت 96.07%. كما قمت بتطوير واجهة ويب تفاعلية باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم رفع صورة الورقة والحصول على التشخيص بشكل فوري، مع عرض أفضل 5 توقعات ونسبة الثقة لكل منها لزيادة موثوقية النتائج. مميزات المشروع: تصنيف 38 مرضًا نباتيًا بدقة مرتفعة. دعم 14 نوعًا من المحاصيل الزراعية. واجهة استخدام سهلة وتفاعلية باستخدام Streamlit. عرض أعلى 5 نتائج مع نسبة الثقة لكل تصنيف. سرعة في التنبؤ وإمكانية استخدامه كأداة مساعدة للمزارعين والمهندسين الزراعيين. قابلية تطوير النظام لدعم المزيد من المحاصيل والأمراض مستقبلًا. التقنيات المستخدمة: Python TensorFlow Keras CNN (Convolutional Neural Networks) Streamlit Plotly NumPy Pandas Deep Learning Computer Vision