多领域技术应用与创新：从农业到购物体验的提升

# 多领域技术应用与创新：从农业到购物体验的提升 ## 1. 农业领域的技术应用 ### 1.1 逻辑回归与CNN算法 逻辑回归是监督学习领域中著名的算法，用于通过一组自变量预测分类因变量。其输出是分类或离散值，如“是”或“否”、“真”或“假”等，提供的是0到1之间的概率，而非精确输出。在众多算法中，CNN算法表现最佳，准确率达到0.89（89%）。 ### 1.2 作物管理系统模块 #### 1.2.1 登录/注册模块 登录模块允许用户输入用户名和密码等凭证以访问系统。若未注册，需先创建账户。注册模块可借助Google Firebase在后端验证用户凭证，为作物管理系统快速创建注册表单，用户在界面输入详细信息即可完成注册。具体操作步骤如下： 1. 用户打开系统界面。 2. 若已有账户，点击登录按钮，输入用户名和密码进行验证登录。 3. 若没有账户，点击注册按钮，进入注册页面。 4. 在注册页面输入用户名、密码等必要信息。 5. 系统将信息发送到Google Firebase后端进行验证。 6. 验证通过后，用户成功注册并可登录系统。 #### 1.2.2 土壤预测模块 该模块旨在通过上传土壤图像预测土壤功能特性和土壤类型（砾石、砂土或粉土）。其应用广泛，可用于农业、耕种和研究，目的是通过更好的经济决策改善作物管理并提高作物产量。现代机器学习技术正逐步取代传统土壤预测方法，实现更高效、经济的解决方案。操作步骤如下： 1. 用户登录系统后，进入土壤预测模块。 2. 点击上传按钮，选择要上传的土壤图像。 3. 系统接收图像并进行分析处理。 4. 运用机器学习算法对图像进行识别和分析。 5. 输出土壤功能特性和土壤类型的预测结果。 ### 1.3 农业系统的意义 该作物管理软件经济高效，可广泛应用于农业行业，简化耕作过程，提高日常运营效率并保持高标准，能减轻农民负担，增加农民收入，使农业领域的人们受益，完成以往被认为不可能的任务。 ## 2. 色度检测应用 ### 2.1 人机交互与目标检测 计算机是现代机制中最普遍的例子之一，为有效与计算机交互，需选择合适方法。颜色信息在实时颜色传感器中起重要作用，人类视觉对形状识别至关重要，机器和计算机处理也从形状识别开始。人机交互对于解决诸多问题十分关键。本研究基于目标识别，采用红 - 绿 - 蓝光谱分析进行目标识别，检测到相应颜色将执行对应功能。选择图像后，系统会检测颜色和形状，并给出图形、图表和聚类图像，所有检测都在用户界面内完成，可改善人机交互。 ### 2.2 检测的形状与模