隨著現代信息技術與農業發展的深度融合，智能溫室的出現成為必然。智能溫室種植是充分運用人工智能種植蔬菜的過程，使用信息技術管理蔬菜生長，利用各種系統對生長過程進行分析并做出調整，實現智能化生產。

1.種類識別、生長信息獲取與蔬菜量估計

      蔬菜種植中農業信息化技術的首要任務就是獲取溫室大棚中關于蔬菜生長的各種信息，對大棚內環境特征及土壤質量進行檢測并采集信息，這些特征是溫室蔬菜種植的基礎數據。通過對關鍵數值的分析，系統生成適合當前環境條件種植的蔬菜供農民選擇。

      智能溫室可對農作物種類進行識別。在智能溫室種植過程中通常會有不同種類的蔬菜分區域同時種植，此外，蔬菜生長過程中不可避免的問題就是雜草的生長，這需要運用基于深度學習的目標檢測算法來進行種類識別，其過程為：獲取作物圖像；對圖像提取顏色、形狀、紋理等信息，依據這些特征對分類器進行訓練，將采集到的圖片信息傳輸至分類器完成種類識別。

      溫室蔬菜種植中農業信息化技術可實現對蔬菜生長信息的獲取。蔬菜的生長是循序漸進的過程，利用機器視覺技術獲取蔬菜生長狀態視頻，通過對視頻不同幀的分析得到蔬菜生長變化的信息。同時，系統也可檢測雜草的生長狀態并發出預警。智能溫室對蔬菜及雜草生長過程中的異常形態變化也可實時記錄，通過狀態識別將結果及時反饋給管理人員。

      溫室蔬菜種植中農業信息化技術可對蔬菜量進行判斷。蔬菜量是指特定生長區域中同一種類蔬菜的總量，不同成熟度的蔬菜對應不同批次的采摘計劃。蔬菜的成熟度與圖像面積、顏色之間存在一定的關系，可通過間接估測的方法來確定最佳收獲時間。

2.模型識別存在的問題及對策

      目前模型識別的精準度較高，但模型的限制性也比較強。這是由于模型是針對具體環境，特定作物數據集來進行訓練的，因此其可遷移的能力相對較差。同時，昆蟲喜燈光的特征會產生遮擋攝像頭的現象，給信息采集帶來干擾。蔬菜信息采集的方式應不斷改進，多角度采集圖片信息，盡量避免監測盲區的存在。今后應注重減少不可控因素的影響，對圖片進行增強處理，提高圖像分辨率，從而提高信息的利用率和作物識別的精準度。