一、系统设计背景与行业价值 全球农业领域每年因谷物分类错误导致的经济损失超百亿美元，传统人工分拣效率低且易受主观因素影响。基于深度学习的谷物识别系统通过自动化分析谷物形态、颜色、纹理特征，可实现98%以……
一、系统架构与技术选型 谷物识别系统的核心是通过图像识别技术实现品种分类与质量检测，其技术栈包含Python作为开发语言、TensorFlow作为深度学习框架、卷积神经网络（CNN）作为核心算法模型。该架构的优势在于：……
一、谷物识别系统的技术价值与行业需求 在农业自动化与智能仓储场景中，谷物种类识别是质量检测、分拣分级和库存管理的核心环节。传统人工识别存在效率低、主观性强等痛点，而基于深度学习的图像识别技术可实现98%……
