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

摘要：本文件规定了粤港澳农产品种类智能识别管理系统中谷物识别的技术要求、系统功能和性能指标。本文件适用于粤港澳地区谷物类农产品的智能识别与管理系统的开发、应用及评估。
Title：Technical Method for Intelligent Recognition and Management System of Agricultural Products in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area - Cereals
中国标准分类号：B53
国际标准分类号：65.020

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。