刷臉支付、刷臉開門、刷臉解鎖手機……基于人工智能圖像識別技術(shù)的種種應(yīng)用在日常生活中屢見不鮮，但將這項人工智能技術(shù)用來識別“蟲臉”，恐怕就是很多人都想象不到的了。由中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院智能機械研究所研發(fā)的“蟲臉識別”技術(shù)已在安徽、江西等6省市推廣應(yīng)用。

春天來到，農(nóng)戶的春耕又開始了。在農(nóng)業(yè)場景當(dāng)中，有些經(jīng)驗不足的農(nóng)民可能會無法辨識或誤認一些害蟲，導(dǎo)致不能及時對蟲情進行防治，繼而擴大害蟲造成的損失，還容易誘發(fā)農(nóng)殘問題與生態(tài)破壞問題?！跋x臉識別”技術(shù)目前可以精準識別數(shù)十種常見害蟲，助力田間植物保護測報人員和種田農(nóng)戶判斷田間病蟲害發(fā)生程度，為之后的精準防治，精準施藥以及快速上報提供決策和建議。

“蟲臉識別”它主要基于人工智能圖像識別和檢測技術(shù)，能夠讓機器自動化識別當(dāng)前拍攝的照片之中害蟲的種類、數(shù)量?！跋x臉識別”設(shè)備，包含前端的攝像設(shè)備、移動智能終端和算法服務(wù)器。

前端的拍攝設(shè)備，是科學(xué)家們自主研發(fā)的，類似于自拍桿。它的前端設(shè)有一個高清攝像頭，可以伸到作物根系、果樹樹梢等調(diào)查人員難以進入、觀察的地方，使圖像采集工作更加便捷。

移動智能終端，搭載著調(diào)查專用的APP。在前端進行采集之后，這個APP能夠快速將選取的調(diào)查圖像上傳到后臺的算法服務(wù)器。在接收到這些圖片之后，算法服務(wù)器會基于人工智能技術(shù)對這些圖像中包含的信息進行分析與綜合研判，隨后服務(wù)器會將識別結(jié)果數(shù)據(jù)返回給移動終端，整個過程僅僅需要1秒鐘左右。

在操作“蟲臉識別”設(shè)備時，將前端拍攝設(shè)備伸入蟲害發(fā)生部位進行拍攝并通過APP完成上傳，馬上就可以在終端上看到當(dāng)前的圖像中包含有哪些害蟲以及害蟲的數(shù)量，機器會根據(jù)多個采樣點的識別結(jié)果綜合評估出當(dāng)前田塊中可能的蟲害發(fā)生等級，輔助農(nóng)業(yè)植物保護專家完成快速田間調(diào)查，并且還會提供合適的防治建議。這些數(shù)據(jù)不僅提供移動設(shè)備上的實時反饋，還會被存儲到云端的數(shù)據(jù)庫中，工作人員可以通過電腦客戶端進行更加仔細的查閱，并可以對結(jié)果進行編輯、備注及下載，從而完成整個測報工作。

除移動端外，中科院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院智能機械研究所也與其他機構(gòu)合作研發(fā)多種測報裝置下的病蟲害識別技術(shù)，其中最具代表性的案例是田間固定式害蟲測報燈下多種類害蟲智能識別技術(shù)。固定式害蟲測報燈通過在田間安放光誘燈，用特定頻段光把目標害蟲誘來后，自動對捕獲到的害蟲進行周期性拍照，并使用人工智能技術(shù)對圖像進行識別，遠程確認害蟲的種類與數(shù)量。測報燈的重點害蟲識別率能達到75%～80%，對于非常重要的害蟲預(yù)計可以達到90%。

人臉識別技術(shù)已經(jīng)被運用到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妫跋x臉識別”和人臉識別都是基于機器視覺對于圖像包含物體的識別，但把識別對象從人臉換為“蟲子臉”可不是一般的難。

人臉有幾十個關(guān)鍵點，機器通過查找眼睛、鼻子、嘴等基本就可以知道一個人的長相。但是“蟲子臉”不一樣，機器無法通過簡單的人工設(shè)置的關(guān)鍵點進行精準的識別。

在田間，我國主要經(jīng)濟作物上可能出現(xiàn)的害蟲種類可能達到幾百種；每種害蟲可能處于不同蟲齡以及發(fā)育階段，如幼蟲期和成蟲期，導(dǎo)致即使是同一種害蟲樣子也會大不相同。這就造成了田間的“蟲臉識別”需要識別多姿態(tài)、多種類、多形態(tài)的害蟲，這要比人臉識別困難得多。

目前，在中國科研人員的努力下，“蟲臉識別”技術(shù)的應(yīng)用不斷提升病蟲害測報的效率，也降低了成本?？蒲腥藛T表示將繼續(xù)對“蟲臉識別”技術(shù)進行完善，希望進一步提升可識別的病蟲害種類及準確性。

未來，中國科研人員將向更長期的自動化病蟲害發(fā)生精準預(yù)測這個方向努力?，F(xiàn)在還需要人工在田間采集數(shù)據(jù)的工作，未來將通過無人設(shè)備或者更加智能化的輔助設(shè)備來完成。屆時再利用先進的人工智能技術(shù)，逐步替代人工構(gòu)建、補充及維護預(yù)測模型的工作，就可以實現(xiàn)自動化的快速迭代害蟲發(fā)生預(yù)測模型，幫助農(nóng)業(yè)專家們更快更準確地預(yù)測病蟲害發(fā)生。