本项目主要内容包括：

（1）图像数据采集：通过移动互联网或者摄像头采集产品的图片，在采集过程中考虑光线、角度、拍摄距离的影响，对采集的图片进行品种标注和病虫害分类标注，形成海量图片数据集；

（2）图像处理：对采集到的图片进行处理，包括1）前景分割：当拍摄的植物图像中存在背景干扰时，通过前景分割技术将植物与背景分离，只留下植物的部分，以提高植物的清晰度。2）色彩平衡：在拍摄植物图像时，由于环境因素的影响，会导致图像的色彩失真。使用色彩平衡技术来调整图像的色彩和亮度，使其更加真实。3）滤波处理：当图像存在噪声时，通过滤波处理来消除噪声，提高图像的质量和清晰度，减少识别误差。4）图像增强：通过调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数，使图像更加清晰，便于识别和分析。5）图像去雾：在采集植物图片时，由于气候等环境因素的影响，可能会产生雾霾，影响图像的质量。使用图像去雾技术来消除雾霾，提高图像的清晰度。

（3）人工智能模型研究：研究花卉子品种识别和病虫害识别的AI模型，优化模型的精度和性能；

（4）人工智能模型实现：使用编程语言实现人工智能模型，方便模型部署和应用；

（5）识别系统实现：研发一套识别系统，可以将人工智能图像识别技术嵌入到系统中，实现对产品品种的识别，和病虫害的实时监测和预警；

（6）移动应用实现：研发移动应用实现，使用移动手机就可以实现对产品品种的识别和对病虫害的识别。