赛玛智能果实类植物生长观测系统以先进的无线传感器、物联网、云平台、云计算、大数据、人工智能AI及计算机视觉识别技术等信息技术为基础，系统由数据采集器、传感器与摄像头、管理平台软件和人工智能分析四部分组成。植物生长环境观测部分包括气象环境、土壤环境等，图像监控部分包括实时图像抓拍、并将果实膨大全过程的高清图片上传，人工智能分析则通过处理分析图片来自动计算得出桔子大小和状态，管理平台则显示当前的环境参数和植物生长的参数。

图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。在具体应用实践中，特别识别除了要弄清识别的对象具有是什么样的物体外，还应该明确其所在的的位置和姿态。当前图像识别已经被广泛应用到各个领域中，例如交通领域中的车牌号识别、交通标志识别、军事领域中的飞行物识别、地形勘察、安全领域中的指纹识别、人脸识别等。

杭州赛玛成功地将图像识别技术应用到果实类植物生长的监测过程中。在台州红美人柑橘的应用案例中，从多个角度定时拍摄，通过定时拍摄取得清晰、可靠、典型性的植物果实和标尺照片，并通过专网或4G网络将照片发送到服务器端，在服务端经图像降噪、增强等处理，用图像匹配、边缘检测等AI技术识别果实的边缘，消除抖动等干扰，反算出果实大小。系统采基于人工智能AI结合计算机视觉识别技术和深度学习物体检测方法，从而实现对果实尺寸的智能化精准识别。

同时在通过微气象传感器监测所在地的温度、湿度、风向风速、降水和太阳辐射，充分掌控物侯信息，对于果实类作物的生产过程监测和物候研究有着重要的作用。