科创中国

行业领域

租赁和商务服务业,商务服务业

需求背景

随着国家对农业现代化的重视和社会对绿色生态的追求，智慧农业作为一种利用信息化、数字化、网络化等手段，实现农业生产过程的精准监测和智能管理的新型农业模式，具有广阔的市场前景和应用潜力。智慧农业可以提高农业生产效率和质量，降低农业生产成本和风险，保障农业生产安全和可持续。人工智能作为一种模拟人类智能行为的技术，可以为智慧农业提供强大的数据分析、图像识别、语音识别、自然语言处理等功能，实现对农业生产环境、作物生长状态、病虫害情况等的实时感知和智能判断。然而，目前国内外人工智能在智慧农业领域的应用还存在着诸多挑战和难题，如数据质量低、算法不稳定、系统不兼容等。为了提高公司的核心竞争力和市场占有率，提升公司的技术水平和创新能力，公司急需引进和开发一套基于人工智能的智慧农业监测与管理系统，实现对农业生产过程的全面感知和精准控制。

需解决的主要技术难题

公司采用的农产品质量检测与分类方法主要是人工视觉和手工操作，存在以下问题：

人工视觉的准确性和一致性受到人员素质、经验、疲劳等因素的影响，容易出现误判和漏判；

人工操作的效率和稳定性受到人力资源、设备条件、环境变化等因素的制约，难以满足大规模、高速、高品质的生产要求；

人工检测和分类对农产品造成一定程度的损伤，影响产品的外观和品质。

因此，公司需要研发一套基于深度学习的农产品质量检测与分类系统，利用计算机视觉和机器学习等技术，实现对农产品的自动化、智能化、精细化的检测和分类。

期望实现的主要技术目标

系统能够对枸杞、红枣、葡萄干等不同种类的农产品进行识别和区分，根据不同产品的特点设置不同的检测和分类标准；

系统能够对农产品进行多维度的检测，包括颜色、大小、形状、表面缺陷、水分含量等指标，并根据预设的阈值进行合格与否的判断；

系统能够对农产品进行多级别的分类，根据不同指标的组合确定不同等级，并按照不同等级进行分拣和包装；

系统能够实现高速、高精度、无损的检测和分类，检测速度不低于每秒100个，检测准确率不低于95%，分类准确率不低于90%，对农产品无明显损伤；

系统能够具备自学习和自适应能力，能够根据实际数据进行模型更新和优化，能够适应不同场景和环境的变化。

处理进度