11月19日—21日,以“科學用藥 綠色發展”為主題的2023第37屆中國植保信息交流暨農藥械交流會在長沙國際會展中心盛大開幕。全國農業技術推廣服務中心主任魏啟文主持開幕式,農業農村部種植業管理司司長潘文博,湖南省農業農村廳黨組書記、廳長王建球致辭,中國工程院院士、貴州大學校長宋寶安作主題發言,浙江托普云農科技股份有限公司(以下簡稱“托普云農”)董事長陳渝陽受邀出席開幕式。來自全國各地的農業農村管理與植物保護技術推廣部門、科研與教學單位專家學者、企業代表、植保社會化服務組織等代表蒞臨現場,共同參與本次植保雙交會開幕式。
托普云農董事長陳渝陽受邀出席開幕式
會議同期,舉辦高峰論壇與信息發布會,托普云農應邀參會,智慧農業研究院院長朱旭華在信息發布會上作題為《人工智能在植保測報中的應用》的主題報告。他表示:“人工智能在數字植保中的應用已比較廣泛。目前圍繞農作物病蟲害測報和防控需求,托普云農已打造集病蟲測報、監測預警、數據分析、綠色防控于一體的數字植保閉環綜合解決方案,為農業生產安全、農產品質量安全提供了重要保障。”
浙江托普云農科技股份有限公司智慧農業研究院院長朱旭華作專題報告
智能測報裝備,不斷提升監測和識別技能
隨著信息技術的高速發展,人工智能早已滲透進金融、醫療、教育等眾多領域,事關民生的農業領域也不例外。在數字植保領域,托普云農將人工智能與植物保護相結合,利用圖像識別和AI算法,針對測報人員高頻率到田間調查測報費人力、效率低且實時性差等難題,研發多款用于提升植保測報工作效率的智能裝備,實現通用蟲體、微小蟲體、病害識別全覆蓋,自動識別匯總病蟲害數據,科學預測當前區域病蟲情發生趨勢。
截至目前,托普云農智能蟲情測報燈已實現了國家一類、二類害蟲中趨光性的及其它主要農林害蟲共119種的精準識別。今年七月,在全國農技中心組織的智能化監測設備現場展示和比試環節中,圖像自動識別綜合準確率達到了97.5%,優勢顯著。
為進一步提高微小蟲體的識別測報準確率,托普云農自主研發了針對毫米級趨光性害蟲的稻飛虱和蚜蟲智能測報系統。托普云農展會現場負責人提到:“這款小蟲體智能測報系統突破了活體拍照、專一誘蟲光譜、深度學習算法識別等關鍵技術,填補了當前毫米級蟲體測報的空白。裝備信息化、智能化程度高,實現稻飛虱、葉蟬類毫米級趨光性害蟲的高效誘集、智能識別和預測分析,稻飛虱識別準確率達90%以上,葉蟬類識別率85%以上。同時,這款產品還入選了2023數字農業農村新技術新產品新模式優秀項目。隨著設備的普及,將極大程度上緩解測報人員曾經頭痛不已的毫米級微小蟲體測報難題。”
農業農村部種植業管理司司長潘文博,全國農業技術推廣服務中心主任魏啟文,農業農村部農藥檢定所所長黃修柱一行蒞臨托普云農
全國農業技術推廣服務中心副主任王福祥、農藥藥械處副處長張帥、測報處副處長劉杰、藥械處副處長秦萌一行蒞臨托普云農
全國農業技術推廣服務中心防治處處長劉萬才、測報處副處長劉杰一行蒞臨托普云農
全國農業技術推廣服務中心有害生物風險分析處處長朱景全、防治處副處長劉慧一行蒞臨托普云農
植保數字化平臺,海量數據打通應用閉環
為進一步滿足綜合性病蟲害測報及防治的需要,也為使智能測報裝備自動采集的數據得到更大程度的有效利用,托普云農聯合浙江省植保檢疫與農藥管理總站打造了集監測預警、分析研判到統防統治、服務反饋為一體的浙江植保服務在線平臺。平臺匯集全省農業生產種植、專業合作社、植保服務組織等信息,通過采集各地市的監測點數據,對害蟲信息進行動態展示和對比分析,并聯動水文、氣象等因素進行綜合研判、智能預警,開展統防統治,避免重大病蟲害暴發成災。最后,還會對整個防控過程進行服務反饋,確保應防盡防、應治盡治,實現植保工作的閉環管理。
浙江植保服務在線平臺
聚焦測報新場景,打造好用新服務
在托普云農人工智能應用區,蟲臉識別、智能田間巡檢機器人、便攜式害蟲采集識別系統吸引了眾多嘉賓前來體驗。
托普云農產品經理介紹道:“‘見蟲’是一款基于人工智能技術的識蟲小程序。用戶只需要打開手機APP,對準蟲子拍一張照片即可得到蟲子形態特征、生活習性、防治方法等信息,目前能夠識別害蟲1640種,病害76種。便攜式害蟲采集識別系統是我們植保測報人員的田間害蟲調查便攜工具,這個小設備,幫助我們解決了一些測報燈無法拍照識別和計數的問題。”
在展示區,一個攝像頭來回走動,實時拍照,引來嘉賓們的關注。托普云農產品經理補充道:“這是我們的田間智能巡檢機器人,它可在田間自主行走抽樣調查,植保人員遠程就能獲得作物生育期、畝穗數、覆蓋率、病害、蟲害識別等數據,便于對田間的異常狀態及時采取措施”。
托普云農智慧農業研究院院長朱旭華表示:“以前病蟲害的防治,需要測報人員高頻率到田間調查測報,隨著物聯網、大數據、算法模型等先進技術在植保領域中的逐步應用,傳統植保測報逐步轉向精準、高效、便捷的智慧模式。這些年我們針對智能測報、數據分析、綠色防控等應用場景,不斷迭代產品和算法模型,希望能為我們蟲口奪糧和綠色發展貢獻更多新產品和新應用。”