一、需求背景

       在农作物生长过程中，病虫害的侵袭一直是制约农业生产效率的主要瓶颈。传统的病虫害识别与监测主要依赖于人工巡检与专家经验，不仅耗时费力、时效性差，且在面对复杂的病害特征或早期微小病斑时，容易出现误判或漏判，难以满足现代农业精准化、智能化的管理需求。

      随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别领域展现出了卓越的性能，为农作物病虫害的智能化诊断提供了全新的解决方案。本系统设计旨在利用深度学习强大的特征提取与模式识别能力，构建一套高效、精准的农产品病虫害识别应用平台。该系统通过采集并分析农作物病害图像，能够实现对多种常见病虫害的快速定位与自动分类，不仅有效降低了人工检测成本，提升了诊断准确率，更能为农户提供及时科学的防治指导，对推动智慧农业的落地应用、保障农产品质量安全具有重要的现实意义。

二、农产品病虫人工智能识别系统

2.1  人工智能AI识别

      人工智能AI识别系统运用农业人工智能技术Agri-AI，以人工智能算法取代人工查验，快速判断作物患病情况，并自动推送治疗方法。还可对接专家库、资料库实现最快捷的问题解答、信息查询和虫害诊断。

      病害图像数据库用于存储收集到的病害图像，并由专业农技师标注出图像对应的病害种类，其中也包含了健康图像。此外，还利用图像翻转、旋转、缩放等操作对数据进行了扩充。

     用户通过手机上传疑似患病的照片，系统输出患病与否，以及相应的病害名称。解决人工方法效率低、准确率不高的问题。

为提高识别的精准度，本系统建立了两种算法模型来结合使用。

①显著性检测模型

面对一个场景时，人眼会自动对感兴趣区域进行处理而选择性地忽略不感兴趣区域，这些被人们感兴趣的区域被称为显著性区域，但计算机无法自动地过滤掉非显著的区域。在实际应用中，用户上传的图像质量参差不齐，有时除了患病部位，待测图像中还包含复杂的背景，会对计算机后续的判断造成干扰。因此本系统首先采用显著性检测识别出图像中的显著性区域，将这一区域作为后续模型的输入。

②卷积神经网络模型

参考经典的卷积神经网络，例如resnet等，然后根据数据特点对其进行修改。针对用户输入的图片尺寸不确定这一特点，本系统采用全卷积网络，并在最后加上如下图所示的全局平均池化层，将一整张特征图全局池化，得到一个输出。

2.2 病虫害预警系统

        病虫害预警系统是通过建立垦区作物的病虫害环境模型，设定相应的环境报警阈值。通过全天候监测，实时传输汇总、自动判断，当监测到的环境数据满足报警阈值时自动报警，准确掌握区域内农作物病虫害的发生、发展情况，从而做到提前预防病害的目的，有效提高病害监测预警能力。