本智慧农场项目分为环境监测、作物生长、智能控制等模块。环境监测实现温湿度、土壤等数据的远程采集;作物生长模块则对作物画像进行识别分析,给出生长状态评估;智能控制模块可以根据环境和生长状态,自动调节温室参数。该项目使农民可以远程全面监测农田环境和作物状况,并实现温室设备的精准化控制。在此项目中,我独立负责了作物生长模块的开发工作。技术上，我使用Python进行图像处理和机器学习训练，使系统可以准确分析不同生长阶段的作物特征。经过不断的数据标注和模型迭代优化,作物识别的准确率达到了90%以上。该模块的完成极大地提高了系统对作物生长状态的感知和评估能力。开发过程中,主要难点在于训练数据的获取和标注。我采用了获取开源数据集,并与项目团队成员合作手动标注大量数据的方法。经过持续努力,我们获得了足够数据训练满足要求的模型。最终该项目顺利上线,充分验证了我们的数据收集与模型训练方法的有效性。