AI农作物病虫害识别监测系统

背景

农作物病⾍害严重影响了其产量和品质，导致了农作物⼤幅度减产，甚⾄绝收，农作物病⾍害类型达1400多种，2019年，全国作物病⾍害发⽣46亿亩次，造成重⼤经济损失（损失率可达30- 100%）。我国农作物病⾍害测报⼯作始于20世纪50年代。⽬前实现了重点测报区域站点基础数据的 收集存储，基于物联⽹，⼤数据和⼈⼯智能的病⾍害监测预警将成为未来发展⽅向。

系统简介

AI农作物病⾍害监测系统包含⾍情信息⾃动采集传输、远程病害监测仪、预警预报系统、核⼼的AI专家系统、以及信息管理系统。⽤户可以通过PC端和移动端随时随地登陆⾃⼰专属的⽹络客户端，访问⽥间的实时数据并进⾏系统管理，对每个监测点的环境、⽓象、病⾍状况、作物⽣⻓情况等进⾏实时监测。结合系统预警信息，对农作物实时远程监测与诊断，可实现对农作物重⼤病⾍疫情发⽣动态的⾃动化、智能化、信息。

虫、草识别

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，对农业病虫害发生的光谱或图像信号进行挖掘，获得有效的数据特征，实现对病虫害情况的实时识别和鉴定的过程。视觉识别是指通过深度学习让机器可以用镜头感知世界，除了替植物治病，它可以用于识别场景或者自然场景。能够精准识别自然环境下数十种场景，两万种物体及其属性。

农作物病害快速诊断

在应⽤程序中直接拍摄或上传关于农作物症状照⽚，然后运⽤强⼤AI智能程序，通过⼤数据匹配，快速识别病害以及缺素类型，并给出相应解决⽅案。⽬前已⽀持水果类、蔬菜类等多种作物。其中，柑橘类作物已能识别超过300种病害，准确率可达98%。

病害模型化

病虫害指导

环境监测