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本发明涉及AI技术领域 ,公开了一种基于AI技术的农副产品溯源系 统 ,包括 :种植环境特征提取模块 ,其用于根据不同种植区域的苹果的种植环境 数据提取种植环境特征; 图像特征生成模块 ,其用于根据不同种植区域的苹果的 生长图像生成图像特征;混合特征生成模块 ,其用于组合种植环境特征和图像特 征获得混合特征;农药残留量生成模块 ,其用于生成不同种植区域的苹果收获期 的农药残留量;本发明综合考虑了苹果的种植环境因素以及不同种植区域的关联 影响因素 ,通过神经网络模型预测苹果果实收获期的农药残留量 ,弥补了农副产 品追溯信息中的种植阶段的农药残留量信息的丢失。
产业化前景 :本专利通过AI技术综合考虑了苹果的种植环境因素以及不同种植 区域的关联影响因素 ,通过神经网络模型预测苹果果实收获期的农药残留量 ,弥 补了农副产品追溯信息中的种植阶段的农药残留量信息的丢失。可以整合进当下 农产品的溯源系统 ,包括政府层面的一品一码监管系统和企业自建的农产品内部 溯源系统 ,都可以有大量应用场景 ,能够极大促进农产品安全生成的监管水平。