# Sistem za spremljanje in analizo svetlobnih razmer za zdravje rastlin

Pregled projekta

Projekt obravnava razvoj integriranega sistema za spremljanje, analizo in interpretacijo svetlobnih pogojev, ki vplivajo na rast in fiziološko stanje rastlin.

Sistem omogoča:

• zajem svetlobnih podatkov s pomočjo strojnih senzorjev,
• digitalno obdelavo in filtriranje meritev,
• analizo svetlobnih parametrov,
• vizualizacijo rezultatov,
• podporo pri odločanju glede optimalnih pogojev za rast rastlin.

Cilj je vzpostaviti modularno, razširljivo in merljivo platformo za nadzor svetlobnih pogojev v nadzorovanih okoljih (npr. rastlinjaki, laboratoriji, notranji prostori).

Tehnični cilji

• implementacija zanesljivega zajema svetlobnih podatkov (vzorčenje v realnem času ali periodično),
• kalibracija in validacija senzorjev,
• predobdelava podatkov (filtriranje šuma, normalizacija),
• analiza svetlobnih pogojev glede na definirane pragove,
• vizualna predstavitev časovnih serij,
• modularna arhitektura sistema za nadaljnjo razširljivost.

Arhitektura sistema

Sistem je zasnovan modularno in je razdeljen na naslednje komponente.

1. Zajem podatkov

• branje podatkov iz svetlobnih senzorjev (STM32),
• periodično vzorčenje,
• osnovna validacija meritev,
• shranjevanje surovih podatkov.

2. Obdelava in analiza

• filtriranje in glajenje signalov,
• izračun ključnih parametrov (intenziteta, povprečja, odstopanja),
• primerjava z referenčnimi pragovi,
• analiza višine in zdravstvenega stanja rastlin (model EfficientNetB0),
• napoved rasti in barve ter priporočilni sistem.

3. Vizualizacija

• grafični prikaz časovnih serij,
• prikaz povprečnih vrednosti in trendov,
• interpretacija rezultatov za uporabnika,
• namizni vmesnik (Tkinter) s svetlo in temno temo.

4. Integracija sistema

• povezava med strojno in programsko komponento,
• enotna podatkovna struktura,
• zaledni del (FastAPI), ki streže napovedi modelov,
• možnost nadaljnje nadgradnje (npr. samodejno prilagajanje svetlobe).

5. Testiranje in validacija

• funkcionalno testiranje posameznih modulov,
• preverjanje stabilnosti sistema,
• samodejni potek CI/CD (GitHub Actions),
• dokumentacija delovanja.

Tehnologije

• Python (Tkinter, FastAPI, TensorFlow/Keras, Pillow),
• STM32 za zajem svetlobnih podatkov,
• Docker in docker-compose za kontejnerizacijo,
• GitHub Actions za CI/CD.

Namestitev in zagon

git clone https://github.com/Plant-Monitoring/main.git
cd main

Zagon grafičnega vmesnika:

cd ui
python main.py

Zagon zalednega strežnika (API):

python API/api.py

Zagon prek Dockerja:

docker compose -f docker/docker-compose.ubuntu.yml up

Upravljanje različic (struktura Git)

Projekt uporablja strukturiran razvojni model:

• main – stabilna, preverjena različica,
• develop – aktivna razvojna veja,
• feature/* – implementacija posameznih funkcionalnosti.

Trenutno stanje

Projekt je zaključen. Implementirane in integrirane so vse ključne komponente sistema:

• zajem svetlobnih podatkov s senzorji STM32,
• predobdelava in analiza svetlobnih razmer,
• analiza višine in zdravstvenega stanja rastlin (model EfficientNetB0),
• napoved rasti in barve ter priporočilni sistem,
• zaledni del (FastAPI) in namizni grafični vmesnik (Tkinter) s svetlo in temno temo,
• kontejnerizacija (Docker) in samodejni potek CI/CD (GitHub Actions).

Avtorji

• Anastasija Temova
• David Boshevski
• Damjan Milenković

Mentor: Marko Bizjak

Licenca

Projekt je objavljen pod licenco MIT (glej datoteko LICENSE).