本項目主要內容包括：
（1）圖像數據采集：通過移動互聯網或者攝像頭采集產品的圖片，在采集過程中考慮光線、角度、拍攝距離的影響，對采集的圖片進行品種標注和病蟲害分類標注，形成海量圖片數據集；
（2）圖像處理：對采集到的圖片進行處理，包括1）前景分割：當拍攝的植物圖像中存在背景干擾時，通過前景分割技術將植物與背景分離，只留下植物的部分，以提高植物的清晰度。2）色彩平衡：在拍攝植物圖像時，由于環境因素的影響，會導致圖像的色彩失真。使用色彩平衡技術來調整圖像的色彩和亮度，使其更加真實。3）濾波處理：當圖像存在噪聲時，通過濾波處理來消除噪聲，提高圖像的質量和清晰度，減少識別誤差。4）圖像增強：通過調整圖像的對比度、亮度、飽和度等參數，使圖像更加清晰，便于識別和分析。5）圖像去霧：在采集植物圖片時，由于氣候等環境因素的影響，可能會產生霧霾，影響圖像的質量。使用圖像去霧技術來消除霧霾，提高圖像的清晰度。
（3）人工智能模型研究：研究花卉子品種識別和病蟲害識別的AI模型，優化模型的精度和性能；
（4）人工智能模型實現：使用編程語言實現人工智能模型，方便模型部署和應用；
（5）識別系統實現：研發一套識別系統，可以將人工智能圖像識別技術嵌入到系統中，實現對產品品種的識別，和病蟲害的實時監測和預警；
（6）移動應用實現：研發移動應用實現，使用移動手機就可以實現對產品品種的識別和對病蟲害的識別。
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