节点文献

基于植保大数据的病虫害移动智能采集新设备

免费订阅

【作者】 刘万才陆明红黄冲张炜陈天娇谢成军

【Author】 LIU Wan-cai;LU Ming-hong;HUANG Chong;ZHANG Wei;CHEN Tian-jiao;XIE Cheng-jun;National Agro-Tech Extension and Service Center;Anhui Zhongke Sense Industrial Technology Research Institute Co.Ltd.;Institute of Intelligent Machines,Hefei Institute of of Physical Science,Chinese Academy of Sciences;

【通讯作者】 谢成军;

【机构】 全国农业技术推广服务中心安徽中科智能感知产业技术研究院有限责任公司中国科学院合肥物质科学研究院/中国科学院合肥智能机械研究所

【摘要】 为提高农作物重大病虫害发生信息自动化、智能化采集能力,全面提升监测预警水平,笔者基于大数据、人工智能和深度学习技术,研发了一款农作物病虫害移动智能采集设备——智宝,主要实现了3个方面的功能:一是病虫害发生信息自动采集上报.通过该产品进行人工拍照,可实现对田间农作物重大病虫害发生图像、发生位置、发生数量、微环境因子等数据的实时采集和上报.二是自动识别计数.基于植保大数据与人工智能技术,通过构建病虫害自动识别系统,可实现重大病虫害精准识别与分析,只要拍摄照片,即可快速、精确地识别病虫害种类,并自动计数、上报到指定的测报系统.三是自动分析判别分级.针对拍摄采集上报的重大病虫害发生信息,系统可在自动识别和计数的基础上,进一步对病虫害发生严重程度进行智能判别分级,甚至根据相关预测模型,对病虫害的发生趋势进行辅助分析预测,提出预测建议.通过2016—2019年组织多地植保机构进行试验改进,该技术产品日趋成熟,有望在未来的农作物病虫害发生信息采集和预测预报工作中推广使用.

【基金】 国家重点研发计划(2018YFD0200300);粮食丰产增效科技创新专项(2016YFD0300700)
【所属期刊栏目】 植物健康综合管理 (2020年01期)
  • 【DOI】10.13718/j.cnki.zwys.2020.01.012
  • 【分类号】S431.9
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】53
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

浏览历史:
下载历史: