国内病虫害识别产品介绍 - SUSTC-XLAB/crops GitHub Wiki
病虫害作为威胁农作物生长的首要因素，严重威胁着我国的粮食安全，随着计算机技术的快速发展，图像识别技术也被应用到了农业领域用于病虫害识别。
植保家
本次为大家介绍深研可以推出的基于人工智能技术的植物病虫害识别防治及监控系统暨“植保家”项目。
植保家提供如下功能：
（1）拍照识别植物病虫害
（2）提供植物病虫害知识信息和防治方法的综合解决方案
（3）提供全国范围内的植保专家对接服务
（4）提供基于GIS的全国或区域病虫害发生发展形势图
（5）提供资源整合的平台。将农民、专家、供应商、政府等农业相关方利用互联网连接起来。
通过这个系统的建设，普通农业从业人员下载植保家手机应用，就可将摄像头对准病虫害，拍几张病虫害部位的照片后，点击识别按钮，即可鉴别出病虫害具体类型并给出防治方案。同时，也对病虫害的发生地点、受害情况、植株图片等现场数据进行了采集。
植保家还可以充分利用大数据统计和趋势分析功能，为区域病虫害自动监测、林业害虫自动监测、全国病虫害发生发展趋势预测提供技术和数据支撑，为涉农产业链公司（农资农药）提供互联网+营销解决方案。
植保家系统由客户端APP、平台（核心业务、病虫害识别引擎、病虫害防治百科、数据存储）组成，并基于阿里云API提供基础服务保障。
客户端功能：
为用户提供注册登录、拍照病虫害识别、病虫害防治百科、问答等功能入口。
平台功能：
- 核心业务平台
提供用户注册登录、对接病虫害识别引擎为用户提供拍照识别病虫害、对接病虫害防治百科为用户提供防治方法等功能。
- 植物病虫害智能识别引擎
a、结合卷积神经网络技术，针对海量植物病虫害的典型例图进行训练学习，形成基于人工智能图像技术的植物病虫害自动识别引擎。
b、利用该引擎对用户上传的图片进行病虫害识别。
- 病虫害防治百科：根据识别引擎返回的病虫害信息，返回植物病症描述、典型病害图片、防治方法等百科信息。
植保家采用人工智能卷积神经网络，基于海量植物病虫害图库，结合农作物、蔬菜、果树、园林花卉等领域的需求，构建满足广大农业从业者需要的、可扩展的智能病虫害识别和防治系统，识别过程如下图所示。
智媒云图
智媒云图通过对植物叶脉、花朵、果实等植物局部或全景图像进行处理，能够精准识别5600多种植物物种；另外还可对植物微量元素缺失和病虫害进行定期自动监测和预警。
主要功能分为三部分：
（1）分类识别 通过对植物叶脉、花朵、果实等植物局部或全景图像进行处理，能够精准识别5600多种植物物种； （2）物微量元素和病虫害识别 通过机器学习算法对植物微量元素缺乏及病虫害具体病症进行学习识别，接入摄像头监测，实现对各类植物的定期自动监测及预警； （3）全球首个“智能识别植物园区” 数相科技与中科院华南植物园合作共建全球首个“智能识别植物园区”，通过欲知APP或“欲知花草”小程序，精准识别近园区内超过6000种植物类别，辅助建立亲子互动园区；此外，通过机器算法对植物微量元素缺失及病虫害具体病症进行学习，可实现微量元素缺失及病虫害的识别、监测及预警，实现全方位战略合作。目前，欲知花草可精准识别的花草物种已超过1万种。
产品具有以下优势：
（1）目前可精准识别5600多种植物，准确率超过95%；
（2）建立了跟气象数据相关联的可长期追踪的植物图像数据库；
（3）建立了基于植物微量元素缺失及病虫害表征识别的数据库
可见，随着技术的发展，图像识别越来越与其他技术相结合，能为农户提供端到端的解决方案，有利于我国早日实现农业现代化。 Reference：
汪京京等.农作物病虫害图像识别技术的研究综述.计算机工程与科学
https://yq.aliyun.com/articles/544988?spm=a2c4e.11155472.0.0.2f8b18f5hnleTi