“AI+农业”中，用于识别作物成熟度的技术主要依赖：A. 语音识别B. 推荐系统C. 计算机视觉D. 自然语言处理

本题考查“AI + 农业”中识别作物成熟度所依赖的技术相关知识。解题思路是分析每个选项所代表的技术特点，判断其是否适用于识别作物成熟度。

• A选项：语音识别
  语音识别技术主要是将人类的语音信号转换为文本或命令，它的应用场景通常是处理语音相关的信息，比如语音助手、语音输入等。而作物成熟度的识别与语音信息并无关联，所以A选项不符合要求。
• B选项：推荐系统
  推荐系统是根据用户的历史行为、偏好等数据，为用户推荐可能感兴趣的物品或内容，例如电商平台的商品推荐、视频平台的视频推荐等。它并不能直接用于识别作物的成熟度，所以B选项不正确。
• C选项：计算机视觉
  计算机视觉技术可以通过摄像头等设备获取作物的图像或视频，然后对这些图像进行分析和处理，提取作物的特征，如颜色、形状、纹理等。通过对这些特征的分析，就可以判断作物的成熟度。例如，成熟的水果颜色会发生变化，计算机视觉可以检测到这种颜色变化，从而判断水果是否成熟。所以计算机视觉技术适用于识别作物成熟度，C选项正确。
• D选项：自然语言处理
  自然语言处理主要是处理和理解人类的自然语言，包括文本的分类、情感分析、机器翻译等。它与作物成熟度的识别没有直接关系，所以D选项不合适。