TGDFCA 065-2022 粤港澳农产品种类智能识别管理系统技术方法 谷物

TGDFCA 065-2022《粤港澳农产品种类智能识别管理系统技术方法》中关于谷物识别的部分，新增了基于深度学习算法的图像识别要求。与旧版相比，新版标准更加强调利用卷积神经网络（CNN）对谷物图像进行特征提取和分类。

以稻谷为例，新版标准要求系统能够自动识别籼稻、粳稻等不同品种。实际应用时，首先需要构建包含多种稻谷样本的高质量图像数据集。数据集应涵盖不同生长阶段、光照条件以及背景环境下的稻谷图片。

接着，选择合适的预训练模型如ResNet或EfficientNet作为基础架构，并根据稻谷识别任务微调模型参数。在训练过程中，采用迁移学习策略可以有效减少标注数据的需求量。同时，通过数据增强技术如旋转、缩放和平移等操作增加数据多样性，提高模型泛化能力。

最后，在测试阶段，将采集到的实际场景下的稻谷图像输入训练好的模型中，获取预测结果。为了验证系统的准确性，还需要计算混淆矩阵、精确率、召回率等评价指标。如果发现某些类别识别效果不佳，则需进一步优化模型结构或者扩充相关类别的训练样本。

这种基于深度学习的方法不仅提升了谷物识别的精度，还大幅降低了人工标注的工作量，为实现智能化管理提供了强有力的技术支撑。