Skip to content

Repository files navigation

🌱 Horta Inteligente – Monitoramento e Previsão de Temperatura e Umidade

Projeto Integrador III e IV – Engenharia da Computação, Ciência de Dados e Bacharelado em Tecnologia da Informação

Universidade Virtual do Estado de São Paulo (UNIVESP)


📘 Visão Geral do Projeto

O projeto Horta Inteligente foi desenvolvido com o objetivo de monitorar e analisar os níveis de temperatura e umidade de uma composteira automatizada, promovendo a integração entre Internet das Coisas (IoT), banco de dados e análise de dados preditiva.

Além de sua aplicação prática, o sistema tem caráter educacional, permitindo que professores e estudantes explorem, de forma contextualizada, conceitos de tecnologia, sustentabilidade e automação.


🧩 Evolução dos Projetos

🔹 PI3 – Coleta e Armazenamento de Dados

A primeira fase do projeto teve foco na coleta e registro dos dados ambientais da composteira por meio de sensores conectados a um microcontrolador Arduino, com gravação automática dos resultados em um cartão microSD.

Essa etapa estabeleceu a base para o armazenamento e análise das variáveis de temperatura e umidade, essenciais para o controle do processo de decomposição.


🔹 PI4 – Previsão, Visualização e Ações Educativas

Na segunda fase, o projeto evoluiu para incluir:

  • 💻 Aplicação web interativa para upload e visualização dos dados;
  • 🗄️ Banco de dados PostgreSQL integrado ao backend em Node.js com Sequelize;
  • 🤖 Treinamento de modelo preditivo, gerando previsões de temperatura e umidade com base em dados históricos;
  • 📈 Dashboard dinâmico com gráficos e indicadores interativos;
  • 🚨 Alertas automáticos em caso de anomalias ou condições críticas;
  • 💡 Tooltips explicativos para promover a compreensão educativa das funcionalidades;
  • 🧭 Interface acessível e responsiva, voltada para o uso em ambientes acadêmicos.

⚙️ Tecnologias Utilizadas

Camada Tecnologias
Frontend Vue.js, Bootstrap, Chart.js
Backend Node.js, Express, Sequelize
Banco de Dados PostgreSQL
Análise de Dados Python (Pandas, Scikit-learn)
Arquitetura MVC (Model-View-Controller)
Controle de Versão Git e GitHub
Integração Contínua GitHub Actions

📊 Principais Funcionalidades

  • 📂 Upload de arquivos .csv ou .xlsx gerados pelo microcontrolador;
  • 💾 Armazenamento e organização automática dos dados no banco relacional;
  • 🔍 Treinamento e execução de modelo preditivo para prever condições futuras;
  • 📉 Exibição dos resultados em gráficos interativos e tabelas dinâmicas;
  • 🚨 Emissão de alertas automáticos para situações anômalas;
  • 💬 Tooltips informativos e interface intuitiva voltada à educação tecnológica.

🎓 Objetivo Educacional

O projeto busca aliar tecnologia e aprendizado, aproximando estudantes de temas como:

  • 🌿 Sustentabilidade e automação ambiental;
  • 📊 Análise e interpretação de dados reais;
  • 🔌 Conceitos práticos de IoT e ciência de dados;
  • 💻 Desenvolvimento web e integração de sistemas.

O sistema foi projetado para uso didático em escolas e universidades, oferecendo uma ferramenta acessível para compreender fenômenos ambientais e tecnológicos de forma integrada.


🧠 Metodologia

O desenvolvimento foi baseado nas etapas “Ouvir, Criar e Implementar” da metodologia UNIVESP, combinadas com elementos do modelo CRISP-DM, voltado à análise e mineração de dados.
Essa abordagem permitiu o avanço progressivo desde a coleta e tratamento das informações até a criação de um sistema funcional, educativo e acessível.



👨‍💻 Integrantes – PI IV

  • Ana Paula Lagisck
  • Bárbara Sthefani Leite Silva
  • Gustavo da Silva Aguiar Ribeiro
  • João Augusto Caminhoto
  • Leonardo de Oliveira Lopes
  • Renaisa Alves Silva
  • Renan Fortaleza de Carvalho
  • Rubens Luiz Rodrigues

🔗 Acesso à Aplicação

Acesse o projeto em funcionamento:
👉 https://dashboard-eight-xi-35.vercel.app/


🧾 Licença

Este projeto é de uso acadêmico e educativo, desenvolvido no contexto do Projeto Integrador da UNIVESP (PI III e PI IV).


Releases

Packages

Used by

Contributors

Languages