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人工智能将能帮助识别作物病害

当第一世界国家大规模商业化的农作物受到疾病威胁时,实验室的专家通常会第一时间协助农民找出原因及诊断方法。而发展中国家的农民却无法拥有这些资源,在未得知具体病害原因的情况下失去所有农作物,据外媒报道,为帮助发展中国家的农民解决这一问题,近日美国宾夕法尼亚州立大学和瑞士联邦理工学院(EPFL)的研究人员共同开发了一款软件,能够基于用户提供的照片识别出农作物病害。

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科学家建立了一个系统模型,并将其连接到一个计算机集群来形成一个神经网络。 随后建立了一个拥有53000多张健康及患病作物照片的数据库,其中包括14种作物和26种病害。 研究人员利用深度学习的方法来“训练”模型寻找出所有视觉数据。最终,这个系统能够从照片中识别出作物和病害,准确率高达99.35%。

宾夕法尼亚州立大学的教授David Hughes表示:“到2020年为止全球约有50亿人使用智能手机——而在非洲使用人数将达到10亿左右。我们相信这种方法将能帮助农民降低农作物损失。随着移动设备上传感器数量和质量的不断提高,我们认为通过智能手机来准确诊断出病害仅仅只是时间问题。”

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