准时成熟：计算机视觉和NN项目可对水果成熟度进行分类并预测剩余保质期-源码

时间成熟了 项目描述 我想以此项目为契机，研究新兴的“智能农业”领域，以及计算机视觉和机器学习如何改善农业实践。 智能农业旨在将现代信息和通信技术引入经典的农场管理系统，以提高产品数量和质量，同时降低成本和环境影响。 机器学习技术已经在生长和收获周期的几乎所有阶段中得到了令人印象深刻的应用。 深度学习算法通过识别很有可能对植物产生有益性状的基因来帮助农民进行物种育种。 在大型植物图像数据集上训练的模型可以对许多物种进行高特异性分类。 农民还可以将机器学习技术应用于田间管理，特别是可以更好地监督土壤特性和灌溉系统。 然而，作物管理是智能农业创新的主要场所，农民可以利用技术来预测作物产量，评估作物质量以及在疾病和杂草造成严重危害之前进行检测。 创新的农民看到了物联网的愿景，并意识到他们可以利用新的数据收集和处理功能从根本上改善农场管理策略。 到目前为止，大多数关注点都集中在农场的生长和收获