图像识别技术在农业领域中的应用

林 羽 刘斌琼 福建省农业科学院畜牧兽医研究所 福州 350013

依托信息科学、大数据、人工智能以及云计算的高速发展，图像识别技术已经被广泛应用于多种场景，从简单的条形码识别、指纹识别，再到时下流行的人脸识别，其应用也从单纯的安全领域拓展到交通、工业、支付、物流、农业等诸多方面。与传统依靠人力的技术相比，依托强大算法支撑的图像识别技术不仅提高了准确率，大幅度地缩短了单个物品的识别时间有效提升了工作效率，同时还实现了全自动化和无人值守，大大降低了成本。因此，新时代的农业发展也要找准与图像识别技术的契合点，用新技术解决畜禽精准化养殖、植物保护等环节存在的不足和难点，有效助力农业的高质量发展。

1 图像识别技术

图像识别技术是一种利用摄像系统获取图像，再根据程序算法对图像本身的各类属性进行提取、分析和处理，并通过后台大数据库的相关比对，最后达到自动识别图像信息的技术。与早期的条形码和二维码识别技术相比，其最大的好处在于能客观地识别物体本身，而不是只通过身份标签来区分，可以有效地避免身份标志信息的伪装，适用的范围更广，安全性更高。从技术层面来说，图像识别技术是人工智能技术发展的一个重要分支，主要是通过计算机的算法储存构建了不同场景的图像识别模型，把已知事物的特征进行提取和归纳，然后形成记忆模型也称模板，如果被识别的图片与算法中的模板具有相同的特征，那么该图像就被识别了。

2 图像识别技术在农业中的应用

2.1 在植保领域的应用 病虫害灾是制约农业可持续发展的一个重要因素，要利用好图像识别的技术特点，提升病害识别和虫害识别的工作成效。传统的病虫害防治工作主要依靠基层农技人员和科研人员的手工检查，不仅需要大量的人员而且效率相对低下。碰到地理位置偏远的区域，技术人员往往无法及时到达，只能根据缺乏专业知识的农户模糊描述，导致许多重要细节缺失，容易判断错误。借助图像识别系统，可以在手机端开发病虫害在线监测系统APP，通过历史数据详细定义病害发生的主要部位和虫害发生的每个阶段特征，构建好不同作物的病虫害模型。使用人员只要通过APP进行田间采样拍摄，并输入图像，就可以对接病虫害知识库，识别与分析病虫害种类，得到科学防治方案。这样即使那些不具备专业技术的农户也可以轻松使用，不仅缓解了我国农技人员比例偏低的困境，还有效提高了病虫害防治效率，更可以抑制农药的滥用，具有十分可观的经济、社会和生态效益。

2.2 在精准饲养领域的应用 以生猪饲养为例，在传统的养殖模式下，尽管喂猪实现了机械自动化，但依旧还是比较粗犷，通常是10～15头猪放在一起投喂饲料，吃多吃少全凭猪自己用力气抢，导致了同一栏的猪体重差异很大，最重和最轻的能相差50%。如果结合图像识别系统，就可以开发一套“猪脸识别”系统，可以让计算机认识每一头猪，详细了解每一头猪，知道它每天要吃多少，逐步做到“精准到克”地喂养每一头猪。当猪饿的时候，只要走到食槽边，投喂设备就可以读取该猪的信息，自动计算出相应的采食量，并输出定制餐食，让所有的猪都能获得均衡的营养，从而把同一栏猪的体重差异控制到10%以内。

2.3 在养殖保险方面的应用 在养殖病死保险的理赔过程中，勘探员的出行成本往往很高，在一些交通不便的地区甚至达到了30%，有时为了一头病死动物要下乡2次以上。借助图像识别技术可以构建远程的动物身份识别系统，可以精准锁定每个需要理赔动物的身份信息，既省去了勘察员舟车劳顿的高昂成本，又避免虚假理赔和重复理赔的问题，具有十分可观的经济效益。

3 开发农业图像识别技术的建议

图像识别技术的应用有助于提升农业智能化水平，是农业信息化工程中的一个重要组成部分，必须要进一步明确建设目标和任务。一要做好不同应用场景的模板设置，为图像识别应用的开发、设计、使用提供统一的标准。二要注重规范农业数据资源的编目格式，毕竟数据只有流动起来才能发挥作用，所以，要避免各项技术产生的数据出现“孤岛”现象，在模板中就要规范数据格式，做好数据访问的系统接口，实现数据的流动和价值挖掘。三要加强人才培养。图像识别的核心技术是计算机算法，农业领域涉及的图像与其他行业的有所不同，所以，把某些领域十分成熟的算法引用过来还必须做适当的修改，其工作量是十分巨大的。因此，要加强相关领域的人才培养力度，尤其是具有农业知识和信息化知识的复合型人才。要拓宽人才培养渠道，除了在高校设置相应学科培养外，还要注重对现有人才的再培训，让具有较强计算机技能的农业专家参与到图像识别算法的开发工作，做好人才资源的整合工作。