中国是世界上典型的农业大国,农业领域的生产技术和发展状况与国民生活水平紧密相关,事关粮食安全和每个人的基本福祉。随着中国种植业产品需求不断增加,传统的种植手段和经营方式很难满足日益增长的效率和精细化管理需求,智慧农业是中国农业技术体系提升的必然趋势。人工智能能够为资源的浪费,农药配置不合理,农作物的产量不高,种植技术水平低下等问题提供有效的解决方案。

国科创(GUOKC)基于物联网、自然语言处理、信息检索、计算机视觉、机器学习和大数据技术为智慧农业提供综合的解决方案。

物联网技术:是指通过物体的联网,运用信息传感设备进行信息共享、交换与通信,实现远程控制、智能化识别、定位、跟踪和监管等功能来提高整个农业的效率,降低成本。利用物联网技术能够有效的实现农业数据挖掘以及构建农业生产决策系统。

自然语言处理:将农业领域以自由文本、表格、图片、视频、数据库等形式存在的数据进行结构化处理,便于计算机识别。对相关概念进行细化,语句进行梳理,并根据不同领域分类,构建数据库,进行智能处理,建立共享数据大平台。

信息检索:借助检索工具,运用信息检索技术为种植者提供所需信息,它包括信息收集、信息过滤、信息存取、信息索引和信息检索等环节。用户可以快速从信息集合中查找出所需要的信息,提高搜索的准确性以及灵活性。

计算机视觉:是指利用计算机实现人的视觉功能,感知、识别、判断不同的农作物。应用不同产品的识别,如杂草识别,病虫害识别,研发除草机器人从而构建精准智能除草系统,研发无人机喷射装置提高病虫害分辨的准确率,对农作物进行精准施肥、灌溉、喷药,提高效率,大大减少对环境的污染,开发不同类型的机器人准确识别果实与树叶,进行采摘,嫁接等。

机器学习:通过利用现有的农业大数据体系,对计算机模型进行训练,从而实现对种植业生产结果,以及其资源配置等诸多方面的模拟和预测。

大数据技术:是指从农业各个不同方面的数据,例如农业地域数据、季节数据和周期数据等,快速获得有价值信息的能力。通过大数据技术挖掘有效的数据并基于数据以及过往的经验选择最优决策。

技术应用示例

农业植被指数信息提取

土壤湿度信息提取

植株密度或者数量空间分析

土壤指数分析

仓储管理

农场管理

农作物冠层分析

技术应用示例

农业植被指数信息提取

土壤湿度信息提取
 

植株密度或者数量空间分析

土壤指数分析
 

农场管理
 

农作物冠层分析
 

仓储管理