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  今天,我的分享主要从三个方面开始:


  1.背景和范围


  2.主要研究内容


  3.扩展与思考


  1背景与范围


  1. ICT创新业务已成为电信运营商的收入增长引擎


  1)从收入增长的角度来看:手机流量红利持续增长,创新业务和宽带业务的快速增长带动该行业收入增长2.9%; 中国电信和中国联通的收入增长率超过了行业平均份额。


  2)从收入构成的角度来看:三大收入来源稳定且不断提高,中国电信是创新之都,中国联通和中国移动是手机流量。


  ------数据来源:中国电信战略与创新研究院运营与价值研究院,“基准分析三家国内运营商在2018年的运营绩效


  2.中国农业发展面临许多问题


  1)中国耕地面积持续减少。 人均耕地远远少于世界平均水平。 由于建设和占领,自然灾害,生态农业和农业结构调整等原因,土地面积不断减少,需要用全世界8%的耕地养活19%的人口;


  2)优质耕地少。 优质土地面积仅占总面积的2.9%,近53%的土地质量属于中等水平;


  3)农业从业人员文化程度低。 全国共有农业经营者3142.2万人,初中及以下学历的比例为91.8%;


  4)过量使用化肥和农药使粮食生产过程更加广泛。  2013年,中国的农作物化肥使用量为21.9公斤/亩,远高于世界平均水平8公斤/亩。


  ----资料来源:世界银行,中国统计局,国土资源局,姚某智库报告《 2018年智慧农业研究报告》


  3.大公司已经开始部署智能农业


智能农业系统:让中国的农业不再依赖天堂

  1)2018年6月6日,阿里云在“ 2018运西大会·上海峰会”上正式启动ET农业大脑。 除养猪外,阿里云还与果树,蔬菜种植,袁隆平团队等合作。


  2)2018.4.1,腾讯贵州人工智能生态鹅厂问世,基于鹅脸识别技术食品等精制而成的T-block(腾讯积木)技术动态实时可视化,远程管理“鹅厂” 管理和“鹅语言翻译”打破了鹅与人之间交流的障碍。 将来,打开云鹅的功能;


  3)2018年3月3日,百度云宣布与中化农业合作进入AI智能农业:通过物联网连接土地和农作物,了解农作物的生长状况,上传数据以获取反馈结果,然后依靠 算法和深度学习以找到规律并整合规律3.指导规律;

4. 人工智能是现实世界和虚拟世界发展的产物

得益于现代大数据技术的飞速发展,加之各类信息技术算法不断涌现,CPU算力不断提高,这些技术的为开展AI技术提供了坚实基础。

5. AI等多技术融合提供智能化/无人化是农业降本增效关键

在未来,农业领域的技术渗透率将不断提高。尤其是人工智能技术将极大的为农业领域“开源”、“节流”提供助力。在智慧农业领域,有AI生物特征识别、畜牧可穿戴设备、种植机器人、植保无人机等技术。

2生物多特征识别

1. 行业痛点

识别对象从不同物种到同一物种不同个体,再到同一个体不同部位,从粗粒度到细粒度再到微粒度,视觉差异逐渐变小,同一类牛个体的差异度更加细微 , 较小的类间差异和较大的类内差异,与通用图像识别问题相比更具挑战,如何提取局部差异成为关键。

这里,我们主要使用三种生物多特征识别的技术:

1) 基于Faster- RCNN的外形特征识别;

2) 基于SIFT和SFM的3维体况特征识别;

3) 基于KF和FRCNN的时移特征识别;

  • 基于Faster- RCNN的外形特征识别

1. 典型应用

1) 张家口奶牛场采奶个体标识:为每一头奶牛注册身份ID,通过脸部识别监测日常行为,形成健康指数,更好地指导养殖,确 保产奶数据统计准备,解决决天津、张家口两个奶牛场奶位与奶牛个体采奶匹配不准确问题。

2) 广东惠州人保奶牛试点:将脸或身体侧纹作为奶牛唯一标识,结合业务场景收集数据。通过数据分析,对采集的信息 进行挖掘,真正帮助实现精细化管理和个体认证。结合集团DICT业务布局,以AI识别能力集成到三农助手APP中,重构验标和查勘业务流程,解决现 有投保、骗保难题。

2. 其他潜在应用场景

1) 新零售场景中自动商品结算;

2) 电信业务中vip客户甄别并定制化服务;

3) 医疗场景判断肿瘤良性恶性;

4) 相似生物面部识别Fine Grained问题。

  • 基于SIFT和SFM的3维体况特征识别

1. 应用场景

1) 奶牛精细化养殖:

2) 其他潜在应用场景:还可与外形特征识别结合应用,还可用于特定范围内外形特征差异不大的牲畜个体的辅助识别、地形地貌识别、文物还原、虚拟旅游等。

  • 基于KF和FRCNN的时移特征识别

1. 应用场景

3拓展及思考

1. 畜牧可穿戴技术-“小牧童”畜牧定位溯源产品

2. AI智慧种植-无人机植保

无人机植保能够解决农村劳动力短缺、劳动力成本高、农药利用浪费等问题。利用人工智能技术对无人机收集的数据进行智能杂草识别分析。图像分析系统通过分析田间图像的颜色模型,根据色差分量、颜色特征实现杂草实时识别,最后提取其相关特征参数,可以精确控制喷头位置及用药量。

3. AI智能种植-机器人采摘


  1)必要性:减少农村劳动力的短缺和较高的劳动力成本;


  2)使用AI和应用的图像处理技术识别和定位水果,并对水果的遮挡和重叠进行数学建模;


  3)研究现状:国外采摘机器人对苹果的识别准确率达到83%,正常工作条件下采摘速度为6 / s。


  4)研究重点:提高水果识别率和采摘率,降低成本。





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