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就是要识别谷物的好坏，像小麦正常粒、生芽粒、病斑粒、生霉粒、破损粒、虫蚀粒，像大米能够识别出：正常粒、虫蚀粒、病斑粒、霉变粒、糙米、碎米、垩白粒、黄米粒、未成熟粒、互混米这样的。
不知道具体的开发细节，有做过的请留言或联系方式，我联系你们具体细节和报价
 | 1 graetdk 2023 年 12 月 6 日 听上去只要有足够的数据集，很好训练一个是别的模型 |
 | 2 julyclyde 2023 年 12 月 6 日 建议直接买吧 这玩意已经没有再开发一遍的意义了 |
 | 3 smallsung 2023 年 12 月 6 日 如果是 2020 年的时候就是目标检测+细粒度图像分类，现在不知道用啥更先进的技术了，关键还是看数据质量吧。 |
 | 7 zealotxxxx &bsp;2023 年 12 月 6 日 公有云有服务，或者你去找开源方案，自己准备数据集，训练一个 |
| 8 julyclyde 2023 年 12 月 6 日 很多啊。搜“机器视觉质检”看看有很多供应商 |
 | 9 rm0gang0rf 2023 年 12 月 6 日 我记得以前有人问过了... |
 | 10 freewarcraft 2023 年 12 月 6 日 就是谷物色选机吧，很成熟的产品了。。。 |
 | 11 worldqiuzhi 2023 年 12 月 6 日 这种云厂商买图像识别服务不都是按次收费的吗 米粒直接干破产 |
 | 12 Jimmyisme 2023 年 12 月 6 日 感觉不好做啊，类别不平衡太明显了。99.9%都是正常的，前期做数据得仔细点 |
 | 13 sunsoft OP @worldqiuzhi 那太恐怖了 |
 | 14 paopjian 2023 年 12 月 6 日 找百度 华为这种让他们做离线部署 |
 | 15 LLaMA2 2023 年 12 月 6 日  3 科大讯飞边上有家企业叫美亚光电，很多本地人也不知道他们干什么的。 他其实就是做你需要的产品的，而且他应该做到了至少亚洲第一的水平了。 |
 | 16 israinbow 2023 年 12 月 6 日 一步到位买海康的方案, 直接去官网咨询. |
 | 17 ialtone 2023 年 12 月 6 日 正好这几天在玩 yolov5 识别，只要数据足够是可以训练出来的。 |
 | 18 tomatocici2333 2023 年 12 月 6 日 直接买就是了，这种都有很成熟的方案了。 |
 | 19 nnqijiu 2023 年 12 月 6 日 以前就做过相关项目，纯视觉还是有难度的 |
 | 20 ruihfang007 2023 年 12 月 6 日 @ye4tar 那个时候再讯飞工作时候，还以为那边也是电商，天源迪科应该是做电商得吧！ |
| 21 LLaMA2 2023 年 12 月 6 日 |
 | 22 fiht 2023 年 12 月 6 日 哈哈哈，想起来我刚发的这个视频，标题叫做：《想做辣椒炒肉，炒完却发现是个牛肉！冰箱里的肉分不清种类，小伙怒写 AI 程序，数据集构建从切肉开始！》 https://www.bilibili.com/video/BV1xN4y1e7gX/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2ca225f39441e241002988cb7261b8e0 开源代码放在： https://githu.com/imfht/which_food 我感觉个人开发者要把这个识别做到生产可用程度还是比较难的。 |
 | 23 wxq844688550 2023 年 12 月 6 日 百度 EasyDL |
 | 24 sadfQED2 2023 年 12 月 6 日 via Android yolov5 v8 ，现在非常成熟了。你可以搜 robotflow ，这是 yolov8 开发团队搞的在线商业服务。你只管上传样本，然后标注就行了，怎么训练，怎么调优你完全不用管，训练完成后直接给你 api 调用。 |
 | 26 clemente 2023 年 12 月 6 日 yolov8 自己搞 |
 | 29 raycool 2023 年 12 月 6 日 直接 yolov8 来一版就可以看到效果了，如果要调优，就有两阶段模型了。 |
 | 33 hbdh5 2023 年 12 月 6 日 image classification ，烂大街了已经。随便找个主流的模型训练下差不多行了。相比之下数据集反而比模型更有门槛 |
 | 34 R4rvZ6agNVWr56V0 2023 年 12 月 6 日 1 技术不是问题，用 pytorch 搞个深度神经网络，问题是训练样本要足够，不然很容易过拟合没生产应用的价值了。 |
 | 35 xieren58 2023 年 12 月 6 日 自己用 yolo 最新版 训练就行... |
 | 36 SiWXie 2023 年 12 月 6 日 via iPhone 有训练数据就行 |
 | 37 dayeye2006199 2023 年 12 月 7 日 力大砖飞，各个类别先来个一万张标识图片。 |
 | 38 ktyang 2023 年 12 月 7 日 技术好说，数据咋弄啊。。。一个个米粒打 label ？ |
 | 39 Alexsen 2023 年 12 月 7 日 主流的都可以做吧，不过得有训练数据 |
 | 40 dcdlove 2023 年 12 月 7 日 yolov8 非常方便容易上手，训练超级简单都有例子提供的，我之前就训练过识别猫猫的行为和品种 |
 | 41 hatw 2023 年 12 月 7 日 @ruihfang007 #20 天源迪科大头是电信运营商的计费、crm 系统，然后就是各种定制软件开发。 |
 | 42 v24radiant 2023 年 12 月 7 日 数据集比较难搞啊, 识别谷物好坏的话可以考虑一下缺陷检测相关的技术 |
 | 43 snowflake007 2023 年 12 月 7 日 刚做一个手机端的实现，目标检测识别，TensorFlow Lite 放在车上用道路上跑，移动动态目标检测 |
| 44 snowflake007 2023 年 12 月 7 日 刚做一个手机端的实现，目标检测识别，TensorFlow Lite 跑在 Android 设备放在车上用，大概就是道路上跑，移动动态的目标检测 |
 | 45 chhtdd 2023 年 12 月 7 日 最重要的还是要有足量的可以用于训练的数据 |
 | 47 opeth 2023 年 12 月 8 日 看你具体的场景，如果判断结果的单位不是一粒一粒的米，或者说每一种病或者缺陷都是成片的，那还相对好做一点。 如果一粒一粒米来判断的话，难度暴增 N 倍。还得考虑多种类别混合的情况。 需求量够大的话，建议直接买技术。 不过我看 OP 像是服务提供商呀，再找二级分包，把技术部分分包出去。 |
 | 49 jiangbingo 2025 年 4 月 27 日 op 后来如何实现的？ |
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