AI变身农业“医生”问诊作物病虫害

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  本报记者李禾

  来源:科技日报

  在美国和墨西哥的几座农场里,温室涵盖10台摄像机正连续拍摄西红柿的生长具体情况,并提交给相关软件进行分析,识别出不可能 处于的问题图片,比如虫害或病菌侵染……AI识别技术的应用,正从人脸识别、动物识别进一步扩展到农作物病虫害检测等领域。AI识别技术是如何检测病虫害的,其准确率如何?有有哪些应用难点?在农业领域,AI都会有有哪些应用?

  进军农业“蓝海”图像识别日趋心智成熟是什么图片 是什么是什么期

  与AI在或多或少领域应用相比,在农业领域的应用都前要说还是一片“蓝海”,不过,你這個具体情况正在处于变化。近日举行的AIChallenger2018发起了世界上首个农作物病害检测竞赛,竞赛提供给参赛选手近十五万张标注图片,覆盖10种植物的27种病害,目前不可能 吸引了来自世界各地的29个国家的近150支团队参赛。

  据中国统计年鉴,2016年,我国农业生产总值达5.93万亿元,占GDP的8%,但由农业病害等灾害造成的直接损失达0.503万亿元,占农业生产总值的8.48%。

  新客科技创始人刘新农说,在农业生产中,农药使用也在急剧增加,农药残留不仅会引发社会问题图片,都会加剧对环境的污染。如何让,对农作物进行准确的病害识别并推荐至少 的防治妙招,创发明人人能为植物看病的“医生”,都前要挽救农作物的生命,减少农药使用量,保证农作物的产量。

  刘新农说,AI与农业病虫害做结合,首先是要建立病虫害的数据集,其次前要机器学习和图像识别系统技术的配合,如何让要确保农民使用智能手机的普及率,本来 才都前要使技术快速有效地传达。

  AI监测病虫害主要指利用机器学习、计算机视觉等技术,采用特定的计算机算法和模型,对农业病虫害处于的光谱或图像信号进行挖掘,获得有效的数据型态,实现对病虫害具体情况的实时识别和鉴定的过程。

  农作物病害检测竞赛的发起方、创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚认为,目前AI在图像识别领域已非常心智成熟是什么图片 是什么是什么期,并有了相应的数据,将其应用到农业病虫害检测中难度不大。“不可能 不需要 利用参赛选手的算法,开发出4个能实际运用的产品,对于农业发展来说,是4个非常有价值的事情。”

  不可知因素多“把脉”农作物不用说易事

  以往,病虫害的检测前要人工巡视,如何让一旦发现不及时,就容易原困农作物大片死亡。通过AI图像识别技术的引入,都前要不停拍照和比对,提供不间断的监测和预报,节省了少许人力成本。美国和墨西哥农场AI实际应用结果显示,农产品每周的收成提高了2%—4%。

  不过,利用AI检测病虫害处于不用说这麼容易。有农业专家在接受科技日报记者专访时表示,应用难点主要体现在农业领域涉及不可知因素不多,如地理位置、气候水土、病虫害、生物多样性甚至微生物环境等都影响着农作物生产。如何让,在应用推广过程中,其中某个因素的改变很不可能 就将在特定环境中不可能 测试成功的算法变成无效算法,进而影响检测速率 。

  “这也是当前AI检测技术可不不需要 不需要 应用于场景、害虫种类以及相应检测妙招都相对特定化环境的原困。”该专家表示,AI检测技术还对隐蔽性较强的农业害虫或病害的监测能力有限。农业害虫有一种就处于着种间类似于、种内变化、姿态变化、作物遮挡等问题图片,从型态分析角度来讲,会造成待识别样本的同有一种类内差异大、相近种类间差异小、型态信息缺失严重等具体情况,无形中大大增加了害虫目标区分的难度。尤其对于或多或少个体小、生境隐蔽的害虫而言,比如烟粉虱成虫体长可不不需要 2毫米,且活动能力强,利用AI对其进行检测,难度非常大。

  此外,用于辅助农药的喷施过程中,从获取图像、处里分析、喷施作业决策到执行喷施作业,通常允许处里的时间非常短暂,这也对相关算法的时间繁杂度提出了很高要求。

  美国宾夕法尼亚州立大学和瑞士联邦理工学院的研究人员建立了4个系统模型,并将其连接到4个计算机集群来形成4个神经网络。要我建立了4个拥有550多张健康及患病农作物照片的数据库,其中包括14种作物和26种病害。研究人员利用角度学习的妙招来“训练”模型寻找出所有视觉数据。最终,你這個系统不需要 从照片中识别出作物和病害,准确率高达99.35%。不过,美国通用人工智能学精主席、汉森机器人公司首席科学家本·戈策尔表示,不可能 拍摄的图片不符合标准,识别准确率会从99.35%降到50%,甚至更低。如何让,要想让AI成为农业方面的“医生”,前要加强用AI的能力,让其模仿人类大脑,多维度观察学习作物病害特点从而进行判断。

  有望通过AI改进当前农业技术

  AI技术有一种还有种种不完善之处,如何让农业涉及不可知因素不多,农业病虫害的种类多样、危害多元化等,如何让,当前AI在农业中的应用还受到一定的限制。但毫无问题图片的是,AI技术在农业领域具有广泛的应用前景。如何让随着AI技术的不断发展和完善,将来都前要通过AI改进、甚至详细改变当前的农业技术,打造“智慧云农业”等。

  “全国有5亿农民,不需要 为我们歌词 处里农作物病虫害的专家不可能 不足十五万,平均1万个农民才对应4个专家,如何让4个专家通常只研究一到有一种农作物,不用说能知道所有农作物的病害问题图片。”神农识创始人郭强说,AI农作物病害检测为处里农户需求与专业信息不对称的问题图片提供了处里之道。

  AI农作物病害检测仅是AI在农业应用的很小4个方面,它的应用领域是非常广泛的。比如农业专家系统,也都前要叫农业智能系统,是4个具有少许农业专业知识与经验的计算机系统。应用AI技术可妙招4个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一繁杂农业问题图片进行决策。

  又如农产品无损检测,即在不损坏检测对象的前提下,利用被测物内部人员型态和内部人员型态所引起的物化反应变化,来探测其性质和数量变化,主要用于水果、蔬菜、畜禽、水产品类、经济作物和谷物籽粒等的检测与分级。随着无损检测技术的发展,AI技术将在农产品无损检测中发挥这麼重要的作用。智能农田气候预测系统,即通过对卫星拍摄图片、航拍图片以及农田间或多或少设备拍摄的照片进行智能识别和分析,AI不需要 精确的预报天气、气候灾害,识别土壤肥力,庄稼的健康具体情况等。