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来自 GitHub 的开源项目，实时同步更新
该项目是一个基于 Flask 框架 构建的综合性 智慧农业平台，其核心功能是利用 深度学习技术 识别咖啡叶片的健康状况及特定病害。系统集成了以 ResNet50 为代表的多类卷积神经网络模型，通过 迁移学习 和大规模 数据增强 手段，实现了高达 99.25% 的检测准确率。除了病害识别，平台还提供 智慧控制台、实时气象监测、农场地图管理（支持面积计算与路线规划）以及集成多种大模型 API 的 农业 AI 助手。这种模块化设计将尖端的 计算机视觉 与日常农场管理工具相结合，旨在为咖啡种植者提供从精准诊断到决策支持的一站式 数字化解决方案。