神经网络算法图像识别……江苏人这样种草莓?

Posted 扬子晚报

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了神经网络算法图像识别……江苏人这样种草莓?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

今年6月,昆明滇池古莲村的草莓种植户老张,计划利用夏天的农闲时分,为自家的草莓大棚装上一套自动化施肥和种植决策系统。老张打听了许久,对比了不少供应商,最终选择了当地“小有名气”的智多莓公司来合作。之所以小有名气,是因为智多莓公司负责人程飚在去年首届“多多农研科技大赛”中获得了二等奖。


程飚参加的多多农研比赛,是在联合国粮食及农业组织的指导下,由拼多多和中国农业大学联合举办的一个开放性农业科技竞赛,旨在探索让更多前沿的农业科技,从实验室走向田间地头。


第一届比赛的规则也很简单——在120余天的时间中,控制温室环境与水肥,种出品质佳、收益好的草莓。


智多莓由一群来自中科院自动化研究所、昆明市农科院、昆明市公安局的专家,以及云南的企业家组成,这也是唯一一支进入决赛的云南本土队伍。他们研究的是,将神经网络算法、图像识别等多种技术,与农科院专家的经验结合,输出一套数字化的草莓种植方案。


就在比赛快进入尾声的时候,程飚和团队成员一起注册了现在这家智多莓公司,并设计了自己的Logo,将比赛探索出的算法模型、水肥控制方案和自研硬件设备等进行商业化开发,提供给全国的草莓种植户。


去年11月起,程飚和团队在古莲村启动了第一个商业化项目“社区种植者支持计划”,由智多莓投资建设数字化农业服务工作站,在田间地头的一个20多平方米的小型集装箱内,装进了自动化施肥和种植决策系统,预计可以服务周边100亩左右的草莓园。


作为首批用户,老张抱着试试看的心态,将自家的2亩草莓接入了这个工作站,每株草莓一年付0.3元的服务费。他算了笔账,从去年10月到今年五一种植季结束,自家的2亩草莓地比去年多赚了三四万元,而且还节省了将近4000元的肥料成本。这样来看,每年花2000元不到的服务费,实在是一笔划算生意。


“去年挣到钱的现实,和今年继续挣到钱的愿望,这才是种植者持续投入的动力。”程飚认为,技术的关键在于,要让农户认可并从中受益,这是第一届农研大赛的初心,也是农业科技从业者最应该做的事情。



用算法为土地创造增值


云南昆明,8个100平米左右的温室中,来自云南农业科学院的阮继伟研究员扎进去就是大半年。作为云南闻名的“草莓博士”,阮继伟和团队负责第一届比赛的农事管理、数据测定等工作。


神经网络算法、图像识别……江苏人这样种草莓?

▲去年夏天,云南省农业科学院研究员阮继伟和团队,为比赛队伍提供了全方位的农事管理服务,并对各队伍的草莓进行甜度、硬度等数值测定。图|穆功

 

4个玻璃温室中,集成了大量的传感器和荷兰骑士集团的环控系统,来自全球各高校和研究机构的参赛队伍,可调用Webservice的API服务接口,通过一行行代码来控制作物生长所需要的温湿度、水肥等。旁边的4个塑料温室中,则布设了普通的滴灌系统和施肥设施,来自全国各地的顶尖农人,利用传统园艺技巧精心培育草莓。在4个月的种植季节结束后,他们要在草莓产量、甜度、投入产出比等多个数据纬度进行比拼。


为了在100平米的温室中种出更多、更好的草莓,选手们各辟蹊径:


7 位瓦赫宁根大学、屯特大学、阿姆斯特丹大学的青年学者组成的 AiCU 队,从荷兰寄来了一套额外传感器,并利用双层算法单元建立更加精准的作物模型;


由中国农业大学、国家农业智能装备工程研究中心的博士们组成的CyberFarmer&HortiGraph队,通过多组摄像头的图谱识别,更及时捕捉草莓生长情况;


全国劳动模范、江苏镇江的草莓种植高手纪荣喜,一下飞机就直奔比赛基地,从家乡带来的“秘方”油渣,为种植的基质增添点肥力。


“传统种植的挑战难度,其实远高于AI种植。”阮继伟认为,相比于AI组完善的环境控制条件,农人队伍的现场管理难度要更高。他和团队每周都会为参赛队伍提供一次植株、果实等生长数据,在两个种植季结束的时候,尽管AI队伍的草莓产量平均值高出农人队伍平均值196.32%,但在甜度这一指标上,农人队伍要超出5.24%以上。


AiCU队成员,荷兰瓦赫宁根大学的博士闵钱希曦是云南人,此次她与团队成员一起在家乡的土地上“云种植”。这支“车库小队”由一群在荷兰的中国留学生组成,成员来自园艺、电气、植物、数学等多个专业,在此次竞赛中获得第三名。


“现在来看,比赛中我们遇到的最大挑战,不是远程或者数字化,而是没种过草莓。”闵钱希曦说,团队将积累的黄瓜、番茄模型,结合植物生理状态传感器返回的实时数据,迁移到草莓种植上。她们此前曾参加过“国际智慧温室种植挑战赛”,探索AI种番茄并取得亚军,这次“算法移植”,验证了队伍技术模型的可复制性。


因为疫情的影响,AiCU无法回到国内,队员们委托现场支持专家将自己种出的AI草莓,寄给了家人分享。同时,他们还在筹划将比赛成果商业化,成为一家农业算法服务商。


神经网络算法、图像识别……江苏人这样种草莓?

▲在第一届比赛中,AiCU队伍使用了双层算法单元过滤和处理数据,从而得出更精准的决策,成功将番茄和黄瓜模型迁移到了草莓上。图|AiCU
 
简单来说,种植者可以使用AiCU的决策系统,在不同种植场景、不同作物中进行部署,何时施肥、施肥多少、是否需要降温/加湿,都可以交给AI,计算出最优解。同时,硬件和培训也在他们的商业服务范围内,比如帮助种植者开发更低成本的气候传感器设备,以及提供水肥配方、能源分配等策略培训。


闵钱希曦说,团队成员大部分已在荷兰的学校科研、公司R&D部门任职,从事模型、数学、传感器和温室园艺相关工作。目前,他们已经为江苏两家种植企业提供了商业化的种植算法服务。


“用更简单、更可持续的方法为每一个人稳定地提供优质、美味的蔬果。”这是AiCU成立的初衷,程飚也非常认同这个理念,他和AiCU团队的成员有多次深入交流,并希望在研发和服务层面展开更多协作。


在比赛过程中,程飚和团队成员完成了数字农业服务的软硬件开发,以及数据与算法产品架构。目前,他们采取了“社区种植者计划”的服务模式,在农业地区由智多莓投建数字农业服务站,并按照服务面积收取服务费。目前,这套系统已经在云南的怒江州、曲靖市等区域落地。


“预计再有3年,团队可以做到千万元级别营收。”程飚说。


微软Azure全球原首席科学家RanveerChandra,和多支AI参赛队伍有过深度交流。他认为,将人工智能技术用于草莓种植,并将大量不同的先进技术带到田间地头,是非常有趣,非常令人兴奋的事。“基于这些创新的改变,我们可以种植更加多元化的营养食物。”Ranveer Chandra说,希望选手们将人工智能等新技术应用到项目的过程中,能够为人类技术进步产生更深远影响。


神经网络算法、图像识别……江苏人这样种草莓?

让农户接受并负担得起


将实验室的前沿技术迁移到田间地头,只是第一步。


对所有试图商业化的参赛队伍来说,如何将这些技术变成真实的产品,并让农户接受,则是更现实的问题。


纪荣喜是参与第一届多多农研科技大赛的农人组选手。这位出生于1965年的镇江人,参与、见证了江苏草莓三十多年的发展历程,他带领莓农们种草莓、学技术,从零到亩产3000斤,一步步脱贫致富,并在2015年当选为全国劳模。


在镇江句容,纪荣喜是最擅长利用科技的种植高手,他很早便去日本学习草莓种植技术,并在大棚里装上了LED补光、水肥一体化灌溉系统等设备。但参加比赛的过程中, 纪荣喜和团队近距离接触了AI队伍的自动化决策系统后,深受触动。


气候计算机基于实时采集的数据,精准控制大棚开窗通风降温、施肥补湿,无人值守且做到了高产,“我们虽然有水肥一体化设备,但主要还是靠经验来调肥,氮肥、磷肥、钾肥一起拌进去,不科学也不精准。”纪荣喜说,他更想要一套精准的施肥核心技术。


神经网络算法、图像识别……江苏人这样种草莓?

▲在云南,智多莓的数字农业工作站已投入使用,并为草莓种植户提供水肥控制等服务。图|智多莓

 

今年,纪荣喜邀请智多莓团队来到镇江句容,计划给大棚装上控肥系统。他希望这套设备能更精准施肥,提升产量并在合作社内推广,“现在我们里合作社有100多位农户,种300多亩草莓,如果推广开来,对效益是非常大的提升。”


来自中国草莓第一大产区辽宁东港的马廷东,则看到了另一面:不管是算法还是新设备,怎样可以解决劳动力短缺的问题?


马廷东去年也参加了多多农研大赛,他的另一个身份是丹东市圣野浆果专业合作社理事长。这个合作社有157户草莓种植户,种植面积超过6000亩。他们遇到的难题是,劳动力短缺带来的人工成本过高问题。


每年八至九月份,是东港草莓定植的高峰季,人工费用飙升至30元/小时。同时,后续还有草莓分选、分级的成本。一斤草莓从田间地头采出后,按照大小、品质分级,每斤分选费用在0.5元,“一年最少600万斤草莓上市,这样光分拣费用就要投入300万元以上。”马廷东说。


他也仔细研究了AI队伍在比赛中的产量、投入产出比等数据,得出一个结论——东港草莓发展仍在上升阶段,随着效益越来越高,在产业装备设施的投入会越来越高,完全支持得起智能化分级分选设备的引入。


“如果将糖度、大小、果型、单果重都能分拣出来,对草莓生产的标准化、品牌化有巨大意义。”马廷东说,他们现在也在寻求智能化分选和自动采摘机器人的合作机会。


老一代的农人,在寻求用新技术突破土地价值。新一代的农人,则有着不同的理解。


中国另一个草莓种植强县,安徽长丰县的90后孙郁晴,完整参加了4个月的种植竞赛,她对人工智能技术在农业的应用提出了自己的观点:“IBM提出AI应该是Augmented Intelligence,因为AI是提高人的效率、扩大人的能力,而不是取代人。而且AI在农业的应用一定要接地气,切实的解决主体的要求。因为对大多数中小农户来说,他们更加迫切需要低投入、高效益。”


孙郁晴说,她觉得AI和农业数据化和经验层面,有巨大的结合价值。如果将草莓种植规模、产量等信息与市场信息进行关联建模,并分析成本、利润和预算投入,这对于国内农业生产的专业化运营来说,是最值得投入的。


比赛结束后,她去了美国深造经济学。孙郁晴说,在接触到这个比赛后,她意识到农业领域女性力量会越来越多,参与度也会更加深,所以她选择了农业经济学和性别经济学两个专业,准备从更加宏观的视野研究中国农业现代化的发展。


神经网络算法、图像识别……江苏人这样种草莓?

“农业+科技”的想象力与边界


青年科学家和下一代农人的探索,带来了更多的想象空间。但土地上的问题要更加现实。


农业农村部农业物联网重点实验室主任、西北农林科技大学教授何东健观察发现,依旧在农村种地的人,都是生于50、60年代的人,“70后都是少数,更不用说00后。”


去年疫情期间,大赛的评委专家,农业部农业农村信息化专家咨询委员会副主任委员、中国农业大学教授李道亮写了本《无人农场》的著作,他认为,最多再过25年,上一代的农民就会退出工作场景。“真正的一线劳动力年龄大约平均是55岁,45岁就算年轻的。反过来说,60后和70后是我们国家的主力军,但这些人再过25年差不多就全部退出了,补上来的会越来越少,这就是一个基本的现实。”


纪荣喜也在为将来几年的草莓园苦恼,如今他的儿女都进城工作,家中的20亩草莓,主要是他和爱人在耕作,农忙时节会在村中请两位零工帮忙,但难免捉襟见肘。“我今年已经55岁了,再过5年可能就不种草莓了,到时谁来种?怎么种?”


上一代农业生产种植者的逐渐退出,是必然的过程。更加迫切的问题是,这片土地未来要如何承载起食物供给的需求。


▲在发达国家,农业从业人口占社会人口比重在持续下降,农业科技的进步让更少的农民养活了更多的人口。图片|OWID

 

事实上,世界上任何一个国家的农业从业人员占社会人员的比例,永远持下降趋势。公开数据显示,目前美国、法国、日本等发达国家中,农业从业人员/社会人员的比例普遍在3%~5%左右,最少的国家是以色列,大约0.9%。可见,农业装备和技术的巨大进步,可以让更少的农民种植管理更多土地,为更多人提供食物。


中国著名经济学家、北京大学国家发展研究院教授周其仁呼吁,不能认为农业是个传统行业,农业是可以应用高科技的行业。“现在很多人没信心,觉得农业收入就是低,谁搞农业谁穷。要从大城市周围开始突破这个概念,把科技加进去,农业是有希望的。比如,发达国家丹麦,人均收入5万多美元,养猪业还很发达。这就是依靠科技,让好的种猪供应全世界。”


事实上,农业的迭代升级,已经成为中国最为关注的重要问题。今年中央一号文件提出,要全面推进乡村产业、人才、文化、生态、组织振兴,尤其是要推动“农业农村现代化取得重要进展,农业基础设施现代化迈上新台阶。”


李道亮判断,未来30年内,中国的农业会发生巨大变革,也将从传统农业实现到现代农业的跨越。“多多农研科技大赛探索了人工智能解决人的劳动力问题,接下来要鼓励更多的社会力量、科研机构加入,来一起研究、攻关,真正推动产业不断前进。”


▲在第一届比赛的初赛环节,“我说的都队”队长石奡坤(中国农业科学院蔬菜花卉研究所硕士在自家地头,向评委们陈述技术方案。图|穆功

 

第一届比赛的参赛队伍已为未来农业科技应用和服务,探索出更多的解决方案,开始走向商业化应用。多多农研科技大赛组委会负责人兰克表示,“这是令人振奋的一个开端”,即将开始的第二届比赛,将升级为一个更加开放的平台,它向全球的青年农业科学家提出一个问题:如何用设施园艺、生物技术等多样手段,让番茄的营养成分实现大幅度的提升和突破?


“我们希望能够邀约全球的好手参与,一起来研究这项开放性命题。对我们这样一个起家于农业的新平台来说,持续不断探寻农业更上游的答案,是必须要追寻的方向,是自身的责任所在。”兰克说。


首届大赛的另一位评审专家,中国农业大学园艺学院教授王红清认为,未来农业是一个庞大的系统性工程,需要作物栽培、农业机械、物联网、生物工程、农业经济等多学科的交叉融合。“只有打破人才圈层,让搞信息技术的专家、搞人工智能的专家、搞机电工程的专家、搞农业种植的专家、搞流通上行的专家们一起,共同参与农业数据的积累,通过这种产学研的互相融合,才能探索突破的可能性。”王红清说。

以上是关于神经网络算法图像识别……江苏人这样种草莓?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

神经网络的图像识别技术,神经网络识别图像原理

基于图像处理和卷积神经网络的文本验证码识别方案

深度学习之神经网络算法介绍

京东金融大数据竞赛猪脸识别- 图像特征提取之一

论文推介|融合判别式深度特征学习的图像识别算法

项目实战解析:基于深度学习搭建卷积神经网络模型算法,实现图像识别分类