“燕草如碧丝,秦桑低绿枝”——经历了寒冬后,人们对春日的渴望更胜从前。二十四节气中的春分已至,气候变得更加温和、雨水充沛,植物复苏生长,更是农作物播种的好时节。

如今,传统的农耕因为科技元素的融入呈现出全新模样。在 AI 的加持下,农田耕种、植物生长、病虫害检测等场景有了更精准、高效的手段和方式,助力农作物生产提质增效。

农业智能化探索前行的路上,也有着百度飞桨深度学习开源开放平台的身影。

现代化智能植物工厂:

让农学专家产能翻番的 AI 助手

位于北京市大兴区长子营镇,由裕农、京东方后稷、百度飞桨一起打造的现代化水培植物工厂中,AIPaaS 应用系统使用极少人力就能生产出数倍于以往的新鲜蔬菜。

曾经,植物工厂中的农业专家每天要走上两三万步巡查蔬菜生长和虫害情况,连过年也不能休息。在引入百度飞桨企业版 AI 零门槛开发平台 EasyDL、与京东方后稷 AIPaaS 系统结合后,两大难题得到解决:

  • 针对蔬菜成长状态识别,基于百度视觉技术和深度学习算法构建了克重识别模型,能通过图片判断蔬菜重量,进而判断生长是否健康、能否采收,自动化识别效果准确率达到95%以上。
  • 自动预警病虫害。通过飞桨 EasyDL 平台的目标检测模型,最终实现自动识别基于黄蓝背景板下的小菜蛾、白粉虱、潜叶蝇、蝇四类常见昆虫,识别精度达到90%,能第一时间发现害虫、降低损失。

农业专家从以前一个人能照看20亩地,到应用飞桨 AI 技术后能单独照看60-100亩地,工作效率提高了3-5倍。在这个现代化智能植物工厂里,“新农人”农业智能化的畅想正在变成现实。

智能农田作业机器人:

AI 让水稻耕种不再弯腰伸手

长期以来,由于水稻需要在泥中作业的特性,人工种植的效率有限。智能设备的出现虽然解决了效率问题,但水稻按列种植的特点对设备的自动导航又提出了新要求。

面对复杂的水田环境,苏州博田自动化技术有限公司的技术人员综合分析稻田图像特点,基于飞桨研发了水田导航线自动检测系统。

利用飞桨图像分割开发套件 PaddleSeg 中的 ICNet 模型将秧苗按列从背景中分割出来后,以此为基础实现秧苗列中心线的精准提取,准确率能达到95%以上,处理每帧图像耗费的时间仅 300ms 左右(包括 ICNet 网络的分割预测时间和后续导航线提取的时间),满足了农机作业环境下的速度要求。

自动检测系统配上 GPS,苏州博田农业机器人已经实现从出库到入库全程自动导航的无人化作业,大大减少了人力物力的投入,为农民的耕作效率、健康等提供了保障。

智能虫情测报:

AI 慧眼识虫、虫口夺粮

病虫害是农作物减产的主要诱因。根据全国农技中心组织的专家分析会商,预计2022年小麦、水稻、玉米、马铃薯等主要粮食作物重大病虫害呈重发态势,对70%以上的粮食作物产区构成威胁。

以往农业生产的虫情检测工作多依靠专业技术人员完成,要耗费大量人力物力;关注农药使用的科学性和安全性,实现针对病虫害的种类对症下药也十分关键。

在此背景下,宁波微能物联科技有限公司借助飞桨 AI 开发能力,自主开发了一套微能云智能虫情测报系统,不仅能够检测虫情,还能有针对性调整农药、化肥配比与投放。

首先,将害虫吸引到灯下进行灭活、拍照,通过虫情监测系统将图片自动保存并上传至云端服务器,通过调用基于飞桨 EasyDL 物体检测模型开发的害虫计数与种类识别模型 API 接口,针对六种水稻常见害虫进行分类与统计,测报人员即可在控制平台轻松获取这些数据,指导水稻田内农药、化肥的使用配比与相关操作。

目前,这套系统在宁波的水稻田中已实现了应用,帮助农业种植户远程自动化采集虫情信息、准确地预测虫害的发生,同时也提供了科学用药的数据依据,从而降低农药的使用,提高农作物的品质。

粮食生产是农业发展的重中之重,农业科技创新与智能化水平的提升能为粮食增产提供充足的动力和保障。2022年中央一号文件明确指出,加快发展设施农业,推动水肥一体化、饲喂自动化、环境控制智能化等设施装备技术研发应用。作为中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台,百度飞桨将持续深耕智慧农业领域,以 AI 技术赋能农业生产的各个环节,拓展智能农业设备的应用场景。

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