农业ＡＲ眼镜为智慧植保锻造“火眼金睛”

　　今年，在“全国智慧农业现场推进会”上，一款农业智能ＡＲ（增强现实）眼镜成了展会上一大亮点，不少与会者纷纷戴上这款科技感十足的眼镜，亲身体验其在农业监测、病虫害测报等方面的功能。“ＡＲ田间智能监测调查眼镜，可以在田间对农作物病虫害拍照、自动识别计数、数据实时上传，能够提升田间测报的效率。”北京金禾天成科技有限公司（以下简称“金禾天成公司”）市场总监季晓宏介绍道。

　　近年来，伴随各项新兴技术的发展，５Ｇ、ＡＩ、ＡＲ、大数据等技术迅速赋能农业生产，农业植保领域各项新技术、新应用层出不穷。这款农业智能ＡＲ眼镜将增强现实技术和农业生产实践相结合，对于农业田间病虫害监测具有重要作用，未来投入使用后，将为农业从业者提供更加智能、高效、精准的农业服务，助力农业产业的智能化和信息化水平。

　　智能便捷，助力研判虫情

　　９月，在湖南省怀化市会同县的一处稻田里，会同县植保站站长吴声海正在开展田间测报工作，调查农作物的长势情况和病虫害发生态势。

　　与传统田间测报不同，吴声海头上戴了一款农业智能ＡＲ眼镜，一个人就可以快速完成田间调查。“拍照”他说完之后，ＡＲ眼镜就可以迅速完成病虫害拍照与识别，并完成数据记录和上传，在稻田中远远望去，科技感满满。

　　

　　放眼全国，我国拥有从国家到省、市、县四级的完整植保体系，这个体系在应对病虫害危机、保障粮食生产上一直发挥着关键作用。“但是，我国植保工作面临着一些挑战，比如基层植保单位存在人员年龄偏大、工作强度大等问题。”金禾天成公司副总经理杜绍明表示，“出于现实需要，我们研制推出‘田间可移动智能监测调查工具－农业智能ＡＲ眼镜’，以解决植保田间调查病虫害精准识别与计数、数据采集效率低等难题，未来这款农业智能ＡＲ眼镜还可广泛应用于数字农业的各种场景中。”

　　据了解，这款ＡＲ眼镜配备智能病虫害识别模型，可以对稻飞虱、稻纵卷叶螟、稻纹枯病、小麦赤霉病等多种病虫害进行精准识别，辅助精准计数，全程语音控制和自动拍照功能，可以实现田间测报工作“单兵作战”；同时，以语音和屏幕文字的形式提示相应的调查项目和识别结果，并将调查数据实时汇总至数据后台，生成符合国家测报标准的报表，与各级测报系统直接对接，能够有效提升病虫害调查工作效率。

　　“农业智能ＡＲ眼镜能够对国家一类农作物病虫害进行识别，使用起来也很方便。植保人员一次性就能完成数据的收集、整理、上传工作，‘所见即所得’，节省了很多后续的繁琐工作。”季晓宏告诉记者，目前，该设备已获得“便携式农作物调查记录设备”“农业病虫害数据采集终端、处理装置及系统”等６项专利和《田间语音填报系统Ｖ１．０》等３项软件著作权。

　　提高测报效率，节省人力

　　稻飞虱，是水稻在生长过程中常见的害虫之一，具有长距离迁飞习性和突发暴发性，对水稻生产具有较大威胁，开展防治工作往往需要较大的时间、经济和人力成本。

　　安徽省宁国市今年水稻、小麦、玉米种植面积大约２０万亩，其中水稻种植面积为１２万亩，防治水稻病虫害十分重要。

　　宁国植保站的工作人员每年水稻生长季频繁下到水稻田里进行病虫害调查，开展防治指导工作。“我们主要对水稻纹枯病、稻瘟病、稻飞虱、稻纵卷叶螟等病虫害进行调查，摸清发生情况，指导开展预防、统防工作。”宁国植保站站长欧阳承说道。

　　“植保病虫害监测调查工作强度还是比较大的，基本上每开展一次调查至少需要半天以上的时间，由两到三人共同配合完成。”欧阳承表示，每年进行病虫害监测调查需要投入大量人力物力，投入成本至少十多万元。

　　

　　目前，我国的田间调查工作主要以人工目测为主，整体智能化、信息化水平不高，常常面临着人手不足、任务繁重、大田调查难以顺利开展的情况。以宁国植保站为例，这里一是缺人，二是缺乏先进的移动调查设备，目前主要以人工调查为主，占用大量工作时间。

　　变化发生在今年７月份。宁国植保站和金禾天成公司开展合作，试点应用ＡＲ田间智能监测调查眼镜，辅助开展田间调查。

　　“这款ＡＲ眼镜在田间调查中，语音录入准确率高，识别病虫比传统的人工调查速度更快、更加精准高效，数据实时传输，投入成本更小，在田间虫量大的地块优势更为明显。”欧阳承表示。

　　使用农业ＡＲ眼镜后，按照田间调查病虫害常用的５点取样法，以往一块田需要１５到２０分钟才能完成，如今，１个人就可以开展病虫害监测工作，大约１０分钟就能完成全部工作。

　　ＡＩ模型支持，赋能数智技术

　　小小的农业智能ＡＲ眼镜为何在植保中有如此效果？

　　这离不开ＡＲ眼镜背后智能ＡＩ“大脑”的支持。经过训练的ＡＩ人工智能系统，能够根据指令摄制病虫害画面实时识别并反馈结果，在为农业生产者提供病虫害的防治建议的同时，还可以和后台在线专家即时沟通。此外，该系统还能为与农业物联网设备连接，收集并反馈数据，便于生产者、管理者更好地掌控农业种植数据。

　　针对病虫害体积小、种类多、所处田间背景复杂等特点，研发团队对ＡＩ识别模型开展了反复专项训练。“为了达到更精准的识别效果，我们进行大量的田间病虫害图片采集，进行标注，让ＡＩ模型反复学习，提高识别率。”金禾天成公司生态中心总经理管征超表示。

　　

　　今年，金禾天成公司与浙江省鲲鹏生态创新中心携手，基于华为云技术，在病虫害识别分析、辅助决策、精准防治等全流程展开合作，进一步提升农业病虫害的识别效率、数据分析整理能力，以及降低误差率、提高实际应用中的可靠性。

　　目前，该设备在广西、福建、浙江、江苏、安徽、湖南等省多地农业植保部门进行深度试点应用。通过田间试用，并与传统病虫害田间调查方式对比，病虫害识别精准率、操作便捷性、提升工作效率等方面可有效满足田间调查要求，也激活了各地区农耕数据价值，为促进农作物精准防治提供帮助。

　　作者：农民日报·中国农网记者刘菁 见习记者赵博文

原文链接：http://nyj.nanyang.gov.cn/nysc/602385.htm
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