(資料圖片僅供參考)

手機(jī)解鎖，刷臉支付，現(xiàn)如今，人臉識別技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，但是您聽說過“蟲臉識別”嗎？在安徽有這樣一群年輕的博士，他們拿著“自拍桿”，在田間地頭給蟲子們拍“寫真”，進(jìn)行“蟲臉識別”。這到底是一項什么技術(shù)，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，又有哪些幫助呢？

一根長長的“自拍桿”探入麥叢中，或深或淺，動作迅速，像“掃雷”一樣。在安徽宣城市宣州區(qū)，中科院合肥智能機(jī)械研究所博士杜健銘，正和同事在麥地里忙著給麥上的害蟲們拍照片。

中科院合肥智能機(jī)械研究所博士 杜健銘：一般蚜蟲的聚集都是在這個位置有一片聚集，現(xiàn)在看起來還挺不錯的，然后你看整個桿子，我們伸下去的話，這么掃過來也沒有害蟲，小麥根下面好像也沒有，整個莖稈下面都蠻干凈的。

“自拍桿”如何實現(xiàn)“蟲臉識別”呢？杜健銘手持的“自拍桿”，配有高清攝像頭和智能終端，只需將設(shè)備探頭伸進(jìn)麥田，輕輕點擊手機(jī)的拍攝按鈕，就完成了圖片采集。

中科院合肥智能機(jī)械研究所博士 杜健銘：手機(jī)的作用不只是用來收照片，同時還可以把我們隨時隨地拍出來的照片上傳到服務(wù)器進(jìn)行儲存。

在專用的手機(jī)軟件上，杜健銘拍攝的蟲子，都被智能系統(tǒng)自動打上了框。同時，系統(tǒng)會在后臺分析出害蟲的種類、數(shù)量，以及蟲害發(fā)生等級。這些病蟲害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響巨大，為了從“蟲口奪糧”，需要定期對農(nóng)作物病蟲害進(jìn)行監(jiān)測。但傳統(tǒng)的計算辦法是一只只地數(shù)，費(fèi)時費(fèi)力不說，也無法保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確。

如何把人工智能和農(nóng)業(yè)相結(jié)合，讓農(nóng)業(yè)更智慧？是杜健銘和他的科研團(tuán)隊一直在思考的問題。不過，蟲臉識別可不同于人臉識別。有些害蟲的相似度極高，用普通的人工智能技術(shù)，難以區(qū)別分類。

中科院合肥智能機(jī)械研究所博士 杜健銘：蟲子一般來說都很小，我們真正做的事情，不止識別它是不是蚜蟲，同時還要知道，這些蚜蟲到底有多少只。為了我們之后去判定這一片田中平均的蟲害和病害發(fā)生的數(shù)量，用來評估這邊發(fā)病的受災(zāi)等級。整體來說，是要比人臉識別張三還是李四要難上一個等級的。

為了逐步突破“蟲臉識別”的難點，杜健銘和團(tuán)隊幾乎走遍了省內(nèi)各個縣市，對田間害蟲進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，不斷積累樣本，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫。目前，“蟲臉”數(shù)據(jù)庫已收集包括700多萬張圖片，500多種病蟲害“相貌”，覆蓋小麥、水稻、油菜等29種農(nóng)作物和經(jīng)濟(jì)作物，識別準(zhǔn)確度在80%以上。巨大的數(shù)據(jù)庫，讓害蟲無處遁形。

中科院合肥智能機(jī)械研究所高級實驗師 胡海瀛：我們這里面有各種害蟲，包括一些常見的和不常見的，也可以給專家提供一些輔助。以及給他一個參考建議，就是如何去防治，用什么樣的藥或者是什么復(fù)合肥等等，從生產(chǎn)到最后收獲一系列的管理。

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