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持續探索與研究

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學術演講廳


  今天,我的分享主要從三個方面開始:


  1.背景和范圍


  2.主要研究內容


  3.擴展與思考


  1背景與范圍


  1. ICT創新業務已成為電信運營商的收入增長引擎


  1)從收入增長的角度來看:手機流量紅利持續增長,創新業務和寬帶業務的快速增長帶動該行業收入增長2.9%; 中國電信和中國聯通的收入增長率超過了行業平均份額。


  2)從收入構成的角度來看:三大收入來源穩定且不斷提高,中國電信是創新之都,中國聯通和中國移動是手機流量。


  ------數據來源:中國電信戰略與創新研究院運營與價值研究院,“基準分析三家國內運營商在2018年的運營績效


  2.中國農業發展面臨許多問題


  1)中國耕地面積持續減少。 人均耕地遠遠少于世界平均水平。 由于建設和占領,自然災害,生態農業和農業結構調整等原因,土地面積不斷減少,需要用全世界8%的耕地養活19%的人口;


  2)優質耕地少。 優質土地面積僅占總面積的2.9%,近53%的土地質量屬于中等水平;


  3)農業從業人員文化程度低。 全國共有農業經營者3142.2萬人,初中及以下學歷的比例為91.8%;


  4)過量使用化肥和農藥使糧食生產過程更加廣泛。  2013年,中國的農作物化肥使用量為21.9公斤/畝,遠高于世界平均水平8公斤/畝。


  ----資料來源:世界銀行,中國統計局,國土資源局,姚某智庫報告《 2018年智慧農業研究報告》


  3.大公司已經開始部署智能農業


智能農業系統:讓中國的農業不再依賴天堂

  1)2018年6月6日,阿里云在“ 2018運西大會·上海峰會”上正式啟動ET農業大腦。 除養豬外,阿里云還與果樹,蔬菜種植,袁隆平團隊等合作。


  2)2018.4.1,騰訊貴州人工智能生態鵝廠問世,基于鵝臉識別技術食品等精制而成的T-block(騰訊積木)技術動態實時可視化,遠程管理“鵝廠” 管理和“鵝語言翻譯”打破了鵝與人之間交流的障礙。 將來,打開云鵝的功能;


  3)2018年3月3日,百度云宣布與中化農業合作進入AI智能農業:通過物聯網連接土地和農作物,了解農作物的生長狀況,上傳數據以獲取反饋結果,然后依靠 算法和深度學習以找到規律并整合規律3.指導規律;

4. 人工智能是現實世界和虛擬世界發展的產物

得益于現代大數據技術的飛速發展,加之各類信息技術算法不斷涌現,CPU算力不斷提高,這些技術的為開展AI技術提供了堅實基礎。

5. AI等多技術融合提供智能化/無人化是農業降本增效關鍵

在未來,農業領域的技術滲透率將不斷提高。尤其是人工智能技術將極大的為農業領域“開源”、“節流”提供助力。在智慧農業領域,有AI生物特征識別、畜牧可穿戴設備、種植機器人、植保無人機等技術。

2生物多特征識別

1. 行業痛點

識別對象從不同物種到同一物種不同個體,再到同一個體不同部位,從粗粒度到細粒度再到微粒度,視覺差異逐漸變小,同一類牛個體的差異度更加細微 , 較小的類間差異和較大的類內差異,與通用圖像識別問題相比更具挑戰,如何提取局部差異成為關鍵。

這里,我們主要使用三種生物多特征識別的技術:

1) 基于Faster- RCNN的外形特征識別;

2) 基于SIFT和SFM的3維體況特征識別;

3) 基于KF和FRCNN的時移特征識別;

  • 基于Faster- RCNN的外形特征識別

1. 典型應用

1) 張家口奶牛場采奶個體標識:為每一頭奶牛注冊身份ID,通過臉部識別監測日常行為,形成健康指數,更好地指導養殖,確 保產奶數據統計準備,解決決天津、張家口兩個奶牛場奶位與奶牛個體采奶匹配不準確問題。

2) 廣東惠州人保奶牛試點:將臉或身體側紋作為奶牛唯一標識,結合業務場景收集數據。通過數據分析,對采集的信息 進行挖掘,真正幫助實現精細化管理和個體認證。結合集團DICT業務布局,以AI識別能力集成到三農助手APP中,重構驗標和查勘業務流程,解決現 有投保、騙保難題。

2. 其他潛在應用場景

1) 新零售場景中自動商品結算;

2) 電信業務中vip客戶甄別并定制化服務;

3) 醫療場景判斷腫瘤良性惡性;

4) 相似生物面部識別Fine Grained問題。

  • 基于SIFT和SFM的3維體況特征識別

1. 應用場景

1) 奶牛精細化養殖:

2) 其他潛在應用場景:還可與外形特征識別結合應用,還可用于特定范圍內外形特征差異不大的牲畜個體的輔助識別、地形地貌識別、文物還原、虛擬旅游等。

  • 基于KF和FRCNN的時移特征識別

1. 應用場景

3拓展及思考

1. 畜牧可穿戴技術-“小牧童”畜牧定位溯源產品

2. AI智慧種植-無人機植保

無人機植保能夠解決農村勞動力短缺、勞動力成本高、農藥利用浪費等問題。利用人工智能技術對無人機收集的數據進行智能雜草識別分析。圖像分析系統通過分析田間圖像的顏色模型,根據色差分量、顏色特征實現雜草實時識別,最后提取其相關特征參數,可以精確控制噴頭位置及用藥量。

3. AI智能種植-機器人采摘


  1)必要性:減少農村勞動力的短缺和較高的勞動力成本;


  2)使用AI和應用的圖像處理技術識別和定位水果,并對水果的遮擋和重疊進行數學建模;


  3)研究現狀:國外采摘機器人對蘋果的識別準確率達到83%,正常工作條件下采摘速度為6 / s。


  4)研究重點:提高水果識別率和采摘率,降低成本。





本文來源于   - 「夢之網科技」濟南網站建設公司 濟南網頁設計 www.kurbec.icu TEL:0531_8608_8957     本文網址:http://www.kurbec.icu/news/1054.html



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