| 案例方向 | 案例名称 | 案例单位 | 案例简介 |
|---|---|---|---|
| 智慧农业 | 基于AI大模型助力农业病虫害精准识别 | 同方鼎欣科技股份有限公司 |
同方鼎欣智慧果园集成应用平台利用人工智能技术对果园的病虫害提供了精准识别与分析：通过虫情测报灯、孢子捕捉仪、高清摄像机和无人机等设备获取果树病虫害的图像信息，并进行去噪、增强等预处理操作，为图像识别奠定基础；通过对预处理后的图像进行分析，提取病虫害特征的特征点、纹理、形状等特征信息，并对其进行编码处理，以便后续的分类识别；基于深度学习的卷积神经网络（CNN）已实现对常见病虫害的精准分类，集成超200种病虫害数据库，识别准确率达93%。模型通过注意力机制聚焦病斑特征，克服了复杂田间背景干扰。结果分析与反馈，通过对病虫害识别结果的分析，评估智能识别的准确率等指标，并根据病虫害分析结果关联知识库给出病虫害防治建议，为果园管理者提供决策支持。 |
案例方向：智慧农业
案例名称： 基于AI大模型助力农业病虫害精准识别
案例单位： 同方鼎欣科技股份有限公司
案例简介：
同方鼎欣智慧果园集成应用平台利用人工智能技术对果园的病虫害提供了精准识别与分析：通过虫情测报灯、孢子捕捉仪、高清摄像机和无人机等设备获取果树病虫害的图像信息，并进行去噪、增强等预处理操作，为图像识别奠定基础；通过对预处理后的图像进行分析，提取病虫害特征的特征点、纹理、形状等特征信息，并对其进行编码处理，以便后续的分类识别；基于深度学习的卷积神经网络（CNN）已实现对常见病虫害的精准分类，集成超200种病虫害数据库，识别准确率达93%。模型通过注意力机制聚焦病斑特征，克服了复杂田间背景干扰。结果分析与反馈，通过对病虫害识别结果的分析，评估智能识别的准确率等指标，并根据病虫害分析结果关联知识库给出病虫害防治建议，为果园管理者提供决策支持。