此外,人工智能的使用也为打造智慧乡村,实现“治理有效”开辟了新的路径。

目前,中科院合肥智能所与安徽省农科院还将扩充农作物病虫害样本图库,改进识别算法,并将农作物种植从水稻扩展到小麦、粟米、大豆、油菜、蔬菜、果树等多种作物,实现规模化工程应用。

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「拍照识花」应用程式有不少人用过,中科院合肥智能研究所研发「拍照识虫」新技术就更进一步,只要拿手机对着水稻拍照,就能自动识别病虫害的种类,并提出相应解决办法。科研人员花5年採集过百万张农作物病虫害样本图像,程式可自动识别50多种水稻病虫害,平均识别率在80%以上。

李绍稳认为,中国仍处于传统农业向现代农业转换的过渡阶段,要实现精准农业必须依靠智能装备的机械化和智慧农业的信息化,这些都与人工智能技术紧密结合。

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在太谷县的一个番茄温室大棚里,一根小管、一桶肥料配合一套电脑系统,就能够根据植株的生长周期定时按比例灌溉与施肥。这种水肥一体化技术是田森现代农业科技园区正在推广的一种人工智能新技术。

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内容摘要:位于我国中部的安徽省合肥市,谢成军正在田间地头做着最后的调试,他的团队开发完成的拍照识虫系统将在12月扩容到600余种病虫害位于我国中部的安徽省合肥市,谢成军正在田间地头做着最后的调试,他的团队开发完成的“拍照识虫”系统将在12月扩容到600余种病虫害识别,并于明年初正式投入应用。

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“这就要解决海量数据和人工智能算法模型两大问题。”谢成军表示,通过安徽省农科院提供的100多万张农作物病虫害样本图像采集比对,加上人工智能的深度学习,目前系统平均识别率在80%以上,能够实现水稻病虫害及时、快速诊断及精准施药指导。

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目前,众多中国科技企业已参与到农业大数据和人工智能的开发中。

中科院合肥智能研究所博士谢成军表示,当前中国农业生产中还存在盲目施用农药、病虫害监测能力不强、数据技术服务相对落后等问题,作为化肥使用大国,中国正想方设法减少化肥使用量,力图到2020年实现化肥使用量零增长。谢成军说,这套系统实现了农作物病虫害图像实时智能识别,还可以提供水稻病虫害及时、快速诊断及农药指导服务,防止滥用或误用农药。

徐玉祺认为,人工智能既有宏观上智能化政务“云端办公”“网络自治”、基层选举监督、大数据对生产规划的指导,也可体现为对留守儿童的超远距离监护与沟通等,农村治理中的痼疾和死角在智能技术中会得到有效遏制和整治。同时,乡村治理模式的智能化对促进城乡融合、增强农村吸引力起着重要的作用。

这是人工智能技术正在渗入中国农村的缩影。从“经验种田”到“数据种田”,随着人工智能技术的逐渐“渗入”,中国农村生产力正在发生新的变革。

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