人工智能帮农业诊断作物疾病

传统诊断农作物病虫害的方法是人工目测,但这存在两个问题:一方面,农民并不能保证根据经验做出的判断完全正确,另一方面,由于没有专业人士及时到现场诊断,可能会使病情延误或加重。现在,人工智能可能会使这一问题得到解决。近日美国宾夕法尼亚州立大学和瑞士联邦理工学院(EPFL)的研究人员共同开发了一款软件,能够基于用户提供的照片识别出农作物病害。

 科学家建立了一个系统模型,并将其连接到一个计算机集群来形成一个神经网络。 随后建立了一个拥有53000多张健康及患病作物照片的数据库,其中包括 14 种作物和 26 种病害。 研究人员利用深度学习的方法来“训练”模型寻找出所有视觉数据。最终,这个系统能够从照片中识别出作物和病害,准确率高达99.35%。

基于图像识别的作物病害诊断研究技术路线图

宾夕法尼亚州立大学的教授 David Hughes 表示:“到 2020 年为止全球约有 50 亿人使用智能手机——而在非洲使用人数将达到 10 亿左右。我们相信这种方法将能帮助农民降低农作物损失。随着移动设备上传感器数量和质量的不断提高,我们认为通过智能手机来准确诊断出病害仅仅只是时间问题。”

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从照片中识别出作物和病害 ()
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