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科技賦能,農業(yè)人工智能迎來新機遇

更新時間:2022-11-25      點擊次數(shù):1306

人工智能作為計算機科學的一個重要分支,伴隨著信息技術的快速發(fā)展,已經滲透在醫(yī)療教育金融等眾多領域,農業(yè)作為國民經濟的基礎性產業(yè),也不例外,近年來,農業(yè)被評為zui有前景的人工智能與機器學習應用場景之一。

在我國,農業(yè)人工智能的應用主要涉及基于機器視覺技術的農作物圖像分析和基于數(shù)據挖掘技術的農業(yè)大數(shù)據分析、算法模型構建等。其中,圖像分析技術的應用有農作物根---種子的表型分析測量、農作物長勢識別雜草識別、病蟲害識別、果蔬品質檢測以及自動采摘等方面;大數(shù)據分析與算法模型構建的應用有農作物病害預測、蟲害預測、墑情預測、產量預測、價格預測、專家系統(tǒng)等,能夠對農作物的生產鏈進行實時的監(jiān)管控制,從而提升作物的產出量和品質。


伴隨著農業(yè)領域多元性數(shù)據的存在與大量理解力問題的出現(xiàn),單一機器學習技術已經難以解決。作為一家深研農業(yè)十余年的現(xiàn)代企業(yè),托普云農將前沿信息技術與農業(yè)專業(yè)深度融合,通過傳統(tǒng)圖像處理與最新深度學習等技術,構建起針對農業(yè)的多維混合算法模型,并使用積累多年的農業(yè)數(shù)據樣本進行訓練學習,滿足當前多元化人工智能時代的發(fā)展需要,并深受業(yè)內關注。其中圖像處理主要是對圖像進行分割、前景提取、獲取關鍵信息等,深度學習主要包括目標檢測和圖像分類等對目標進行識別分析。

農業(yè)病蟲害目標識別是人工智能技術的應用熱點之一。托普云農通過大量數(shù)據樣本對已構建好的算法模型進行訓練學習,利用訓練后的目標檢測算法模型對各作物的病蟲害進行識別,根據識別的病蟲害數(shù)量對病蟲害的嚴重程度進行判斷與預警;根據識別的病蟲害的種類給出病蟲害檔案,包括病蟲危害情況、病蟲害特征、病蟲害原因、防治措施等。歷經近十年的研究實踐,托普云農已有60TB2000多萬張圖庫,15萬張精選樣本庫,每月增量達3TB。目前已覆蓋包括草地貪夜蛾、大螟、二化螟、稻飛虱等國家一二類農作物主要蟲害109種的識別,病害識別覆蓋小麥、玉米、水稻等6種農作物,涵蓋赤霉病、灰斑病、稻瘟病等在內59種病害,平均識別一張圖片3s左右,為糧食安全、生態(tài)保護提供了有力保障。

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植物表型研究在作物育種領域有著不可替代的作用。托普云農人工智能技術通過對農作物根---種等器官進行特征提取與降維目標分割與定位、高精度圖像識別與檢測,現(xiàn)已實現(xiàn)了對玉米珠型、作物株高、劍葉夾角、籽粒果穗考種、作物形態(tài)測量、葉面積分析、畝穗數(shù)測量等的多個作物表型識別與測量。

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大數(shù)據分析與算法模型構建是人工智能技術的另一重要應用。托普云農通過監(jiān)督機器學習算法,從大規(guī)模數(shù)據集中訓練出墑情預測、作物病蟲害預測、作物生長等模型,搭建成作物生長管理系統(tǒng),由此為作物生產進行規(guī)劃與管理;通過海量圖像數(shù)據的積累以及高精度的目標檢測和樣本分類技術的應用,對病蟲害分布及時自動感知,對蟲害shou發(fā)期、爆發(fā)期的有效預警預測;通過對傳感器數(shù)據與視覺數(shù)據的分析以及統(tǒng)計模型的應用,進而預測作物產量。

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此外,托普云農的人工智能技術還應用于果實成熟期禁止打藥監(jiān)測等農事作業(yè)行為識別;煙火識別文字識別以及人臉、動物、車輛、農機等集成第三方生態(tài)識別領域……有效保障農業(yè)生產安全、提高農業(yè)農村領域網格化治理能力,提升鄉(xiāng)村居民幸福感。

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隨著對人工智能的利用不斷深入,農業(yè)生產管理與科研領域也展現(xiàn)出更多新的變革。

在江蘇海門高標準農田里,從選種耕種、土壤成分監(jiān)測、農田灌溉用水分析、病蟲害識別預警、農業(yè)環(huán)境監(jiān)測農業(yè)專家系統(tǒng)、作物采收管理、產量預測、品質檢驗等全過程動態(tài)管理,極大提升了資源利用率和勞動效率,藏糧于地更藏糧于技。

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在喬司農業(yè)產業(yè)示范園里,通過對數(shù)據資源的采集、整合、分析,打造全域數(shù)字孿生、智慧農機系統(tǒng)、遙感監(jiān)測系統(tǒng)、農情監(jiān)測系統(tǒng)、種植管理系統(tǒng)、智能灌溉系統(tǒng),形成了生產、預測、防控等全要素智能化管理,帶動農業(yè)可持續(xù)發(fā)展。



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在江西湘東的數(shù)字種業(yè)園區(qū)里,結合科研和產業(yè)需求,建設現(xiàn)代化種業(yè)基地,打造智慧種業(yè)服務平臺,涵蓋6大應用場景,從育種、制種、種子檢驗、加工、倉儲、流通等各環(huán)節(jié)強化信息監(jiān)測以及溯源管理,探索水稻生長標準模型,創(chuàng)新園區(qū)服務體系,保障優(yōu)質種業(yè)發(fā)展。

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在浙江古林的數(shù)字農田里,利用北斗導航、物聯(lián)網、農業(yè)遙感、機器視覺等技術手段,打造農機高精度自動作業(yè)與導航系統(tǒng)、大田精細化生產灌溉管理系統(tǒng)、“天空地"一體化公共服務平臺,并在超過1萬畝的規(guī)?;N植基地進行集成示范,形成了一套可復制的產業(yè)應用模式,為更多水稻產區(qū)提供種植推廣示范樣板。

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當前,以數(shù)字孿生、人工智能、移動互聯(lián)網、區(qū)塊鏈等為代表的新一代信息技術與先進制造業(yè)加速融合,現(xiàn)代農業(yè)、服務業(yè)領域新產品新業(yè)態(tài)新模式競相涌現(xiàn)。未來,在各種農業(yè)人工智能設備工作中,數(shù)據上“云"更便捷;在農業(yè)生產中,全要素數(shù)據采集匯聚、智能決策分析、精準作業(yè)指導和操控,節(jié)本降耗、提質增效、環(huán)境友好、生態(tài)安全;在農業(yè)科研中,基地管理、數(shù)據采集、數(shù)據挖掘分析更加便捷、智能,研發(fā)更加高效,目標更加精準。雖然現(xiàn)代農業(yè)與人工智能的深度融合還面臨著許多困難和挑戰(zhàn),但是以人工智能為核心的智慧農業(yè)發(fā)展已是大勢所趨。





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