農(nóng)業(yè)機(jī)器人助力種植業(yè)

 

　　智能植物識別軟件，讓你輕松變達(dá)人 以前我們要通過查閱資料才能知道的花草，現(xiàn)在只需要各種識圖軟件拍照、掃描就知道了，這就是電腦圖像識別技術(shù)。如今智能圖像識別準(zhǔn)確率越來越高，不僅僅幫助識別植物，還能幫農(nóng)戶識別植物的各種病蟲害。

　　農(nóng)戶把患有病蟲害植物的照片上傳，APP就會識別出該植物正在受到哪種病蟲害侵?jǐn)_，并給出相應(yīng)的處理方案。除了人工智能給出的處理方案，APP上還有用戶和專家交流的社區(qū)，可以針對相應(yīng)的病蟲害進(jìn)行討論交流。

　　農(nóng)業(yè)界有位AlphaGo已學(xué)習(xí)成為“植物醫(yī)生 ”AlphaGo是一種可以深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)，讓人們見識了人工智能的厲害。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)也已經(jīng)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)，可以實(shí)時告訴農(nóng)業(yè)人員什么疾病正在對植物產(chǎn)生影響。

　　通過深度學(xué)習(xí)算法，生物學(xué)家戴維·休斯和作物流行病學(xué)家馬塞爾·薩拉斯將關(guān)于植物葉子的5萬多張照片導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，并運(yùn)行相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于他們開發(fā)的應(yīng)用Plant Village。在明亮的光線條件及合乎標(biāo)準(zhǔn)的背景下拍攝出植物的照片，然后應(yīng)用Plant Village就會將照片與數(shù)據(jù)庫的照片進(jìn)行對比，可以檢測出14種作物的26種疾病，而且識別作物疾病的準(zhǔn)確率高達(dá)99.35%。

　　裝備智能開啟機(jī)器人耕作新模式 Blue River Technologies是一家位于美國加州的農(nóng)業(yè)機(jī)器人公司，他們的一款農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人利用電腦圖像識別技術(shù)來獲取農(nóng)作物的生長狀況，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、分析和判斷出那些是雜草需要清除，哪里需要灌溉、哪里需要施肥、哪里需要打藥，并且能夠立即執(zhí)行。

　　美國愛荷華州的發(fā)明家David Dorhout研發(fā)的智能播種機(jī)器人Prospero還可以通過探測裝置獲取土壤信息，然后通過算法得出最優(yōu)化的播種密度并且自動播種。

　　傳統(tǒng)農(nóng)藥田間管理看天看地看作物，而如今農(nóng)民也要成為看的低頭族了。每天通過電腦、就能實(shí)時看到農(nóng)作物的長勢，濕度、溫度等指標(biāo)一目了然，缺水、缺陽光、溫度過高等情況發(fā)生時，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)會主動“報警”，發(fā)送信息到上，一點(diǎn)就可以及時化解“危機(jī)”。

　　果蔬成熟已飄香,伸出機(jī)器“手”來摘 除了播種和田間管理，農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人還可以幫我們采摘成熟的蔬果。在比利時的一間溫室中，有臺小型機(jī)器人，它穿過生長在支架托盤上的一排排草莓，利用機(jī)器視覺尋找成熟完好的果實(shí)，然后用3D打印出來的爪子把每一顆果實(shí)輕輕摘下，放在籃子里以待出售。如果感覺果實(shí)還未到采摘的時候，機(jī)器人會預(yù)估其成熟的時間，然后重新過來采摘。

　　桃子分揀器走紅網(wǎng)絡(luò) 和人工智能摘草莓一樣，不久前北京工業(yè)大學(xué)的一群學(xué)生們，利用百度PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)平臺做了一臺桃子“分揀器”。桃子“分揀器”在學(xué)習(xí)了6400張大桃照片后，已經(jīng)能像經(jīng)驗(yàn)豐富的桃農(nóng)一樣根據(jù)桃子的大小、質(zhì)量等自動進(jìn)行分揀，目前準(zhǔn)確率已達(dá)到90%。由于有深度學(xué)習(xí)技術(shù)的加持，機(jī)器在后續(xù)的使用中還能不斷累計(jì)數(shù)據(jù)，邊工作邊學(xué)習(xí)，變得越來越“聰明”。

　　人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)比其他任何行業(yè)都要大�，F(xiàn)階段看到的一些人工智能成功應(yīng)用的例子大都是在特定的地理環(huán)境或者特定的種植模式。當(dāng)外界環(huán)境變換后，如何挑戰(zhàn)算法和模型是這些人工智能公司面臨的挑戰(zhàn)，這需要來自行業(yè)間以及農(nóng)學(xué)家之間更多的協(xié)作。
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