焦点要闻：为了“虫口夺粮” 这群博士给虫子拍“写真”进行“虫脸识别”

(资料图片仅供参考)

手机解锁,刷脸支付,现如今,人脸识别技术已经被广泛应用,但是您听说过“虫脸识别”吗?在安徽有这样一群年轻的博士,他们拿着“自拍杆”,在田间地头给虫子们拍“写真”,进行“虫脸识别”。这到底是一项什么技术,对于农业生产,又有哪些帮助呢?

一根长长的“自拍杆”探入麦丛中,或深或浅,动作迅速,像“扫雷”一样。在安徽宣城市宣州区,中科院合肥智能机械研究所博士杜健铭,正和同事在麦地里忙着给麦上的害虫们拍照片。

中科院合肥智能机械研究所博士 杜健铭:一般蚜虫的聚集都是在这个位置有一片聚集,现在看起来还挺不错的,然后你看整个杆子,我们伸下去的话,这么扫过来也没有害虫,小麦根下面好像也没有,整个茎秆下面都蛮干净的。

“自拍杆”如何实现“虫脸识别”呢?杜健铭手持的“自拍杆”,配有高清摄像头和智能终端,只需将设备探头伸进麦田,轻轻点击手机的拍摄按钮,就完成了图片采集。

中科院合肥智能机械研究所博士 杜健铭:手机的作用不只是用来收照片,同时还可以把我们随时随地拍出来的照片上传到服务器进行储存。

在专用的手机软件上,杜健铭拍摄的虫子,都被智能系统自动打上了框。同时,系统会在后台分析出害虫的种类、数量,以及虫害发生等级。这些病虫害对农业生产的影响巨大,为了从“虫口夺粮”,需要定期对农作物病虫害进行监测。但传统的计算办法是一只只地数,费时费力不说,也无法保证数据的准确。

如何把人工智能和农业相结合,让农业更智慧?是杜健铭和他的科研团队一直在思考的问题。不过,虫脸识别可不同于人脸识别。有些害虫的相似度极高,用普通的人工智能技术,难以区别分类。

中科院合肥智能机械研究所博士 杜健铭:虫子一般来说都很小,我们真正做的事情,不止识别它是不是蚜虫,同时还要知道,这些蚜虫到底有多少只。为了我们之后去判定这一片田中平均的虫害和病害发生的数量,用来评估这边发病的受灾等级。整体来说,是要比人脸识别张三还是李四要难上一个等级的。

为了逐步突破“虫脸识别”的难点,杜健铭和团队几乎走遍了省内各个县市,对田间害虫进行数据采集,不断积累样本,优化数据库。目前,“虫脸”数据库已收集包括700多万张图片,500多种病虫害“相貌”,覆盖小麦、水稻、油菜等29种农作物和经济作物,识别准确度在80%以上。巨大的数据库,让害虫无处遁形。

中科院合肥智能机械研究所高级实验师 胡海瀛:我们这里面有各种害虫,包括一些常见的和不常见的,也可以给专家提供一些辅助。以及给他一个参考建议,就是如何去防治,用什么样的药或者是什么复合肥等等,从生产到最后收获一系列的管理。