智慧农业识别项目是一项利用先进技术和数据分析的农业改进计划。它通过传感器监测土壤、气象和作物信息，借助数据分析和机器学习提供农业决策支持，自动化技术实现自动管理和远程监控，确保农产品质量符合标准，同时提供市场支持。这一综合项目旨在提高生产效率、减少资源浪费，以满足不断增长的食品需求，为农民创造更好的经济机会，促进可持续农业发展。

应用场景

1.瓜果蔬菜检测识别

运用球机摄像头巡检以及无人机巡检对大棚瓜果蔬菜进行成熟度检测，病虫害筛选。该识别检测运用了人工智能深度学习卷积神经网络和路径规划算法主要检测项目: 1.瓜果成熟度检测2.大小畸形率筛选3.瓜果虫咬坏果率4.自然天气灾害造成的损坏率5.流水线瓜果类别分选(对于形状圆形和椭圆类的瓜果进行筛选）

2.粮食病虫害识别

运用物体追踪算法，图像分割算法对粮食内的各类病虫害进行识别，对比其种类和活性进行试验。对不同虫子抗药性进行分析，对不同的虫子对症下药，从而保证粮食产量增长，主要运用于当代先进智慧农业领域，不断促进农业发展。

功能特色

1.数据驱动：智慧农业产品依赖大数据和先进的数据分析技术，以监测农田环境和作物状态，从而为农民提供决策支持。

2.自动化和远程监控：这些产品通常包括自动化设备，如自动灌溉系统和远程监控工具，可以实现农田的自动管理和远程监控，减少了人工劳动和资源浪费。

3.精细化管理：智慧农业产品允许农民进行精确的土壤管理、施肥和灌溉，根据实际需求调整作业，提高了资源利用效率。

4.预测和预警：通过数据分析，这些产品可以预测病虫害爆发、气象条件变化等，使农民能够采取及时的措施来保护农作物。

5.农产品质量控制：智慧农业产品有助于监测和维护农产品的质量标准，确保产品符合市场需求。

6.可持续性：这些产品的应用可以减少农业对水资源和化学品的依赖，有助于提高农业的可持续性。