如今，農業(yè)機器人已經(jīng)能完成播種、種植、耕作、采摘、收割、除草、分選以及包裝等工作，物料管理、播種和森林管理、土壤管理、牧業(yè)管理和動(dòng)物管理等工作機器人也能實(shí)現?？梢哉f(shuō)，農用機器人已成為農民種養殖最好的幫手！本期小農菌給農友們帶來(lái)了農業(yè)領(lǐng)域的智能機器人，你也用得上哦！
智能植物識別軟件 讓你輕松變成農作物達人
以前我們要通過(guò)查閱資料才能知道的花草，現在只需要各種識圖軟件拍照、掃描就知道了，這就是電腦圖像識別技術(shù)。如今智能圖像識別準確率越來(lái)越高，不僅僅幫助識別農作物，還能幫農戶(hù)識別農作物的各種病蟲(chóng)害。
農戶(hù)把患有病蟲(chóng)害農作物的照片上傳，APP就會(huì )識別出農作物正在受到哪種病蟲(chóng)害的侵擾，并給出相應的處理方案。除了人工智能給出的處理方案，APP上還有用戶(hù)和專(zhuān)家交流的社區，可以針對相應的病蟲(chóng)害進(jìn)行討論交流。
農業(yè)界有位AlphaGo 已學(xué)習成為“植物醫生”
AlphaGo是一種可以深度學(xué)習的計算機，讓人們見(jiàn)識了人工智能的厲害。而深度學(xué)習技術(shù)也已經(jīng)應用于農業(yè)，可以實(shí)時(shí)告訴農業(yè)人員什么疾病正在對農作物產(chǎn)生影響。
通過(guò)深度學(xué)習算法，生物學(xué)家戴維·休斯和作物流行病學(xué)家馬塞爾·薩拉斯將關(guān)于植物葉子的5萬(wàn)多張照片導入計算機，并運行相應的深度學(xué)習算法應用于他們開(kāi)發(fā)的手機應用Plant Village。在明亮的光線(xiàn)條件及合乎標準的背景下拍攝出植物的照片，然后手機應用Plant Village就會(huì )將照片與數據庫的照片進(jìn)行對比，可以檢測出14種作物的26種疾病，而且識別作物疾病的準確率高達99.35%。
裝備智能開(kāi)啟 機器人耕作新模式
如果把圖像智能識別跟智能機器人結合，就能幫我們種地、播種和采摘了。
Blue River Technologies是一家位于美國加州的農業(yè)機器人公司，他們的一款農業(yè)智能機器人利用電腦圖像識別技術(shù)來(lái)獲取農作物的生長(cháng)狀況，通過(guò)機器學(xué)習、分析和判斷出那些是雜草需要清除，哪里需要灌溉、哪里需要施肥、哪里需要打藥，并且能夠立即執行。
24小時(shí)遠程遙控 躺在床上也能種田
傳統農藥田間管理看天看地看作物，而如今農民也要成為看手機的低頭族了。每天通過(guò)電腦、手機就能實(shí)時(shí)看到農作物的長(cháng)勢，濕度、溫度等指標一目了然，缺水、缺陽(yáng)光、溫度過(guò)高等情況發(fā)生時(shí)，農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統會(huì )主動(dòng)“報警”，發(fā)送信息到手機上，手機一點(diǎn)就可以及時(shí)化解“危機”。
安徽省滁州市全椒縣現代農業(yè)示范園已建成“果園物聯(lián)網(wǎng)+水肥一體化”應用系統，實(shí)時(shí)監測棚內溫度、濕度、二氧化碳濃度和土壤墑情。除種植、采摘、日常養護工作外，包括灌溉、控溫、施肥等在內的大部分工作，都由智能調控系統和感知系統完成。
果蔬成熟已飄香 伸出機器“手”來(lái)摘
人工智能摘草莓
除了播種和田間管理，農業(yè)智能機器人還可以幫我們采摘成熟的蔬果。
在比利時(shí)的一間溫室中，有臺小型機器人，它穿過(guò)生長(cháng)在支架托盤(pán)上的一排排草莓，利用機器視覺(jué)尋找成熟完好的果實(shí)，然后用3D打印出來(lái)的爪子把每一顆果實(shí)輕輕摘下，放在籃子里以待出售。如果感覺(jué)果實(shí)還未到采摘的時(shí)候，機器人會(huì )預估其成熟的時(shí)間，然后重新過(guò)來(lái)采摘。
桃子分揀器走紅網(wǎng)絡(luò )
和人工智能摘草莓一樣，不久前北京工業(yè)大學(xué)的一群學(xué)生們，利用百度PaddlePaddle深度學(xué)習平臺做了一臺桃子“分揀器”。
桃子“分揀器”在學(xué)習了6400張大桃照片后，已經(jīng)能像經(jīng)驗豐富的桃農一樣根據桃子的大小、質(zhì)量等自動(dòng)進(jìn)行分揀，目前準確率已達到90%。由于有深度學(xué)習技術(shù)的加持，機器在后續的使用中還能不斷累計數據，邊工作邊學(xué)習，變得越來(lái)越“聰明”。
牛臉識別有大用 輕松診斷牛健康
人工智能還可以用在禽畜的養殖業(yè)。在養牛行業(yè)，人工智能通過(guò)農場(chǎng)的攝像裝置獲得牛臉以及身體狀況的照片，進(jìn)而通過(guò)深度學(xué)習對牛的情緒和健康狀況進(jìn)行分析，然后幫助農場(chǎng)主判斷出那些牛生病了，生了什么病，那些牛沒(méi)有吃飽，甚至那些牛到了發(fā)情期。這大大提高了工作效率，特別是對有機農場(chǎng)更有幫助。
給動(dòng)物帶塊“表” 就能降低患病率
可穿戴設備不是人類(lèi)的專(zhuān)利，在美國的許多農場(chǎng)里，動(dòng)物們都佩戴上了各種形式的可穿戴設備。通過(guò)可穿戴設備，可以讓動(dòng)物的疾病檢測變得更簡(jiǎn)單，通過(guò)降低動(dòng)物的患病率，進(jìn)而使得養殖業(yè)能夠節省大量的成本，并減少人為風(fēng)險。
這些數據也可以上傳到云服務(wù)器上，用自己開(kāi)發(fā)的算法通過(guò)機器學(xué)習讓這些海量的原始數據變成直觀(guān)的圖表和信息發(fā)送到客戶(hù)那里。這些信息包括牲畜的健康分析、發(fā)情期探測和預測、喂養狀況、位置服務(wù)等。
不過(guò)，人工智能在農業(yè)領(lǐng)域所面臨的挑戰比其他任何行業(yè)都要大?，F階段看到的一些人工智能成功應用的例子大都是在特定的地理環(huán)境或者特定的種植養殖模式。當外界環(huán)境變換后，如何挑戰算法和模型是這些人工智能公司面臨的挑戰，這需要來(lái)自行業(yè)間以及農學(xué)家之間更多的協(xié)作。
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