草莓果實成熟通常分為4個階段，即綠熟期、白熟期、轉色期和紅熟期。確定草莓采收成熟度的重要指標是果面著色程度，也就是著色面積。草莓在成熟過程中果皮紅色由淺變深，著色范圍由小變大。生產上可以以此作為確定采收成熟度的標準，分別在果面著色達70%、80%、90%時采收。通過智能視覺識別技術，能夠對草莓果實進行有效的目標識別，并根據果皮著色程度，自動判斷果實成熟程度，以及是否符合采收標準。

機器學習是讓機器從大量樣本數據中自動學習其規律，并根據學習到的規律預測未知數據的過程。機器學習的目標是發現數據中暗藏的規律，由此對未知進行預測。這個過程要通過學習來實現，學習用到的材料則是大數據。

機器學習通過人工智能來分析、探索和預測趨勢，并根據過去的變化預測未來的趨勢。通過經典的機器學習算法，為客戶提供智能應用程序，包括頻繁模式挖掘、聚類、分類、推薦引擎（獲得用戶行為并從中發現用戶可能喜歡的事物）、頻繁子項挖掘（利用一個項集，如查詢記錄和購物目錄，去識別經常一起出現的項目）。

人工智能是計算機科學與技術專業的一門重要的專業課程，運用計算機模擬和延伸人腦功能，模仿人腦所從事的推理、識別、理解、設計、學習、思考等思維活動，以此解決預測、規劃等需要人類專家才能處理的復雜問題。人工智能關鍵技術包括專家系統、自然語言理解、人工神經網絡。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。