作品总结
《人工智能：食品行业的真正机遇（Artificial Intelligence: A Real Opportunity in the Food Industry）》
本书强调人工智能及相关技术的最新发展和成就，特别关注食品质量。 本书介绍了人工智能在食品质量方面的应用、概念化以及涵盖人工智能大部分方面的批判性调查。食品质量的概念是基于一个复杂、多维的概念，受到广泛的情境和背景因素的影响。 以人工智能为首的新兴技术已经影响到生活的各个领域，比如食品质量，数据将在食品行业的发展中发挥至关重要的作用。 物联网传感器将灌溉引导到正确的区域，减少过度用水和随后的环境影响，例如农业化学品入侵和土壤侵蚀。 此外，它可以减少耕作所需的水消耗和劳动力。 这提高了效率并提供了满足可持续发展目标的优质粮食资源。 人工智能应用将影响食品贸易机构，帮助他们增加收入并提升客户体验。 此外，购物者可以访问许多以食品为中心的人工智能平台。
本书重点关注人工智能在可持续食品行业的应用。 它包含九章。 第一章介绍了一种使用 Kinect2 传感器将 RGB 信息与飞行时间深度数据同化的方法，以创建休眠苹果树的树干和主枝的精确 3D 模型。 第二章旨在检测各种类型的叶病，将其与健康作物区分开来，无需持续监测并最大限度地减少产量损失。 为了提高收获后工业流程的效率，需要引入对不同品种的开心果进行分类的技术。 因此，第三章提出了一种分离开心果物种的自动化模型。 第四章提出了一种通过多类支持向量机和粒子群优化的 K 均值聚类对水稻叶部病害进行分类的独特模型。 第五章讨论了人工智能的一些应用，主要关注目前在食品行业中使用的卷积神经网络（CNN）、当今技术面临的挑战，以及最值得注意的是 CNN 在食品行业中的一些未来应用 。 第六章讨论了基于人工智能的食品质量的一些应用。 第七章尝试使用不同的深度学习架构方法来发现咖啡叶中的这种疾病，并开发一个专家系统来帮助咖啡农及早诊断问题。 第八章，建立海水质量监测系统，利用物联网帮助控制斐济水污染。 第九章提出了基于物联网（IoT）的食品监控框架，以保护食品免受储存期间环境条件变化引起的腐败。 在当前场景中，使用记录的感测数据进行预测，并进行详细分析以确定导致食物变质的因素。 本章提出了一种使用自适应随机森林预测和物联网的环境参数自动控制机制。
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