En Taiwán, los hongos son un producto agrícola con alto valor nutricional y beneficio económico. Sin embargo, el calentamiento global y el cambio climático han afectado la calidad de las plantas. Como resultado, invernaderos tecnológicos están reemplazando a las casas de lata tradicionales como lugares para el cultivo de hongos. Estos invernaderos presentan varios parámetros complejos. Si logramos reducir la complejidad de dichos invernaderos y mejorar la eficiencia de su gestión de producción mediante esquemas inteligentes, los invernaderos tecnológicos podrían convertirse en los asistentes expertos de los agricultores. En este documento, el objetivo principal del sistema desarrollado es medir el tamaño de los hongos y contar la cantidad de hongos. Según los resultados de cada medición, se puede estimar la tasa de crecimiento de los hongos. El sistema propuesto también registra los datos de los hongos y los envía al teléfono móvil del agricultor. Esto mejora la efectividad de la gestión de la producción. El sistema propuesto se basa en la red neuronal convolucional de aprendizaje profundo, que se utiliza para localizar los hongos en la imagen. También se propone un método de corrección de posicionamiento para modificar el resultado de la localización. Los experimentos muestran que el sistema propuesto tiene un buen rendimiento en cuanto a la medición de imágenes de hongos.