极案例｜守护农作物免受177种病虫害骚扰，极视角智慧农业系列算法大有可为

导读：我国是一个农业大国，据有关数据显示，目前我国智慧农业应用渗透率还不到1%，初步估算2020年我国智慧农业行业的市场规模约为622亿元左右，未来我国智慧农业发展将持续可期。

农业信息化、智慧化、精细化是农业发展必然阶段

2014年我国提出“智慧农业”概念，随后各类支持政策频出。2020年1月，农业农村部、中央网络安全和信息化委员会发布《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》，其重点任务主要有三个，一是农业数据的收集和应用；二是农业养殖和种植过程中的智能设备；三是智能平台的构建。

由此可见，农业信息化、智慧化、精细化是国民经济和社会信息化的重要组成部分，是农业发展必然阶段。未来，如何实现互联网、物联网、人工智能、大数据及专家智慧的深度融合，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理是推动智慧农业发展的关键。

极视角建设“农业+AIOT”体系实现农业万物互联化、数据化

我国人均耕地面积1.4亩，不足世界人均水平的40%，且农民老龄化现象严重，农业改革势在必行。智慧农业的核心价值在于将所有影响农业的重要因素数据化，指导农业从业者的生产活动，提高对农业突发事件的处理能力，从而合理使用农业资源、改善生态环境，降低成本、提高农产品产出和品质。

△ 极视角“农业+AIOT”体系

对此，极视角提出建设“农业+AIOT”体系，即在实际的农业场景中将人工智能（AI）与物联网（LOT）融合落地应用的智能化生态体系。通过智能传感、智能控制、智能网关、智能手机、摄像头的多网融合，对天气、土壤、设备、农资、作物、人员进行监测，从而使农业智能化、数字化，实现远程智能监控、标准生产管理、主动智能控制、产品生产追溯、市场网络营销和农业指导咨询，用“大数据+物联网+人工智能”的方式实现智慧农业的万物互联化、万物数据化。

在应用场景方面，包括种植业、林业、畜牧业、养殖业等，例如种子/品种检测、动物脸识别、动物个体监控、温湿度监测、病虫害检测等。大幅提升农业生产效率与效益，同时降低农业从业者的劳动强度，逐步将农业从业者从繁重的体力劳动中解放出来，推动农业发展迈入少人化或无人化的智慧农业生产新阶段，助力国家实现乡村振兴。

应用案例：AI算法赋能农业，支持多种农作物的上百种病虫害检测

我国是一个农业大国，又是一个自然灾害多发国家。农作物病虫害是我国的主要农业灾害之一，它具有种类多、影响大、并时常暴发成灾的特点，其发生范围和严重程度对我国国民经济、特别是农业生产常造成重大损失。农作物种植在全国范围内都非常广泛，农作物病虫害防治工作好坏、及时与否对于农作物产量、质量影响至关重要。

因此，农作物出现病虫害时能够及时诊断对于农业生产具有重要指导意义。而农业专家又相对匮乏，不能够做到在灾害发生时及时出现在现场，所以，极视角农作物病虫害识别算法在智慧农业领域就有了用武之地。

极视角农业病虫害检测算法主要用于农资服务、农业种植等方面：通过拍摄作物的病虫害区域图片，上传到云端服务平台进行智能识别检测，检测引擎返回病虫害结果，以此帮助上传者确定病虫害类型。

△ 可识别15类作物共计90种病害

△ 可识别7类作物共计87种虫害

该算法能够帮助农业从业者监控作物病虫害状况，或对不清楚的病虫害进行初步确定，提供农药推荐和专家指导应对策略等，建立农业病虫害应用平台。以病虫害识别为切入点，逐步加入从科学种植到销售全流程管理相关功能，让农业从业者在本平台享受一条龙服务，实现AI赋能农业。

在国家实施“碳达峰、碳中和”的战略背景下，“提升生态系统碳汇能力”强调，增加碳汇以提高对温室气体的吸收是减排的重要途径，包括森林碳汇、耕地碳汇、草原碳汇、海洋碳汇等。极视角“农业+AIOT”体系及智慧农业系列算法将为生态系统的病虫害防治、管理和修复提供一定的保障，从而加快实现“碳达峰、碳中和”的目标。

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