一种基于大数据的农产品仓储智能管理系统

本发明涉及农产品仓储管理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的农产品仓储智能管理系统，包括多源数据采集层、边缘处理层、云端处理层和执行控制层；本发明相对于现有技术仅依赖人工记录采摘日期或简单视觉抽检判断新鲜度，存在预测偏差大的缺点，本方案在农产品入库环节同步通过深度学习模型量化提取农产品表皮色泽度、纹理结构等新鲜度关键指标，并与登记时间进行双重交叉验证以剔除异常样本；进而将验证后的新鲜度基准数据与对应存储微环境中实时监测的温度、湿度、气体浓度等参数融合输入，构建基于动态环境胁迫因子的自适应货架期预测模型，从而实现对不同品类农产品在各存储条件下衰变进程的持续精准量化与提前预警。