“虫口夺粮”为“虫口夺粮” 这群医生给虫子拍“照片”“虫脸识别”
如今,虫口夺粮人脸识别技术已经广泛应用于手机解锁和刷脸支付,为群但你听说过“虫脸识别”吗?安徽有这样一群年轻的医生医生,他们拿着“自拍杆”,拍照片虫在田野里给昆虫拍“照片”,脸识进行“虫脸识别”。虫口夺粮这是为群什么技术,对农业生产有什么帮助? 一根长长的医生“自拍杆”探入麦丛,或深或浅,拍照片虫动作迅速,脸识如“扫雷”。虫口夺粮在安徽省宣城市宣州区,为群中国科学院合肥智能机械研究所博士杜建明正忙着在麦田里给害虫拍照。医生 中国科学院合肥智能机械研究所博士 杜建明:一般蚜虫聚集在这个位置,拍照片虫现在看起来很好,脸识然后你看整个杆子,如果我们伸展,所以没有害虫,小麦根似乎没有,整个茎很干净。 “自拍杆”如何实现“虫脸识别”?杜建明手持的“自拍杆”配备了高清摄像头和智能终端。只需将设备探头伸入麦田,轻轻点击手机的拍摄按钮,即可完成图片采集。 中国科学院合肥智能机械研究所博士 杜建明:手机的功能不仅仅是收集照片,还可以将我们随时随地拍摄的照片上传到服务器存储。 杜健铭在专用手机软件上拍摄的虫子都被智能系统自动打上了框架。同时,系统会在后台分析害虫的种类、数量和等级。这些病虫害对农业生产有很大的影响。为了从“虫口夺粮”,有必要定期监测作物病虫害。但传统的计算方法是一个接一个地数,费时费力,不能保证数据的准确性。 如何将人工智能与农业相结合,使农业更加智能化?杜健铭和他的科研团队一直在思考这个问题。然而,虫脸识别不同于人脸识别。有些害虫的相似性很高,用普通的人工智能技术很难区分。 中国科学院合肥智能机械研究所博士 杜建明:虫子一般都很小。我们真正做的不仅仅是识别它们是否是蚜虫,还要知道有多少蚜虫。为了判断这片田间的平均虫害和病害数量,我们将用它来评估这里的灾害等级。总的来说,比人脸识别张三或李四更难达到更高的水平。 为了逐步突破“虫脸识别”的难点,杜建明和他的团队几乎走遍了全省各县市,收集田间害虫的数据,不断积累样本,优化数据库。目前,“虫脸”数据库已收集了700多万张图片和500多种病虫害的“外观”,覆盖小麦、水稻、油菜等29种作物和经济作物,识别精度超过80%。巨大的数据库使害虫无处藏身。 合肥智能机械研究所高级实验师 胡海英:我们有各种各样的害虫,包括一些常见和不常见的害虫,也可以为专家提供一些帮助。给他一个参考建议,就是如何防治,用什么药,用什么复合肥等。,从生产到最终收获一系列管理。
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