智慧认知成功案例:为农业研究单位提供害虫自动计数系统

实施案例 | 作者:不飞的小鸟 | 2017-09-13 14:30:15| 阅读 0 有用 (0) 评论 (0) 收藏


概述:智慧认知是基于深度学习、人工智能、hash检索算法的识别解决方案,包括证件、发票、在线阅卷等字符识别以及图像识别等方案,专利技术支持企业定制。智慧认知已经成功服务于西门子、福特、松下等100+大型企业,拥有丰富的实践经验和技术力量,本文介绍了智慧认知在农业研究所的成功案例。

方案背景:

在农业研究领域中科研人员需要应用诱虫板捕获田间害虫,通过统计诱虫板上的害虫数量, 分析害虫的规模和发展情况。传统的方法需要科研人员人工计算每张诱虫板上害虫的数量,统计过程即花费大量的时间,同时也需要投入大量人员,并且由于人工计数,经常会发生数据不准的情况。

在此情况下农业科研机构迫切需要解决以下问题:

  1. 将科研人员从繁琐反复的计数过程解放出来
  2. 提高计数效率并精准统计实际害虫总数
  3. 批量处理大量诱虫板计数统计问题
  4. 批量处理大量诱虫板计数统计问题

解决方案:

智慧认知与有关农科研究单位达成合作,利用智能识别技术开发出了害虫自动计数系统。该系统通过人工智能技术,让机器“认识”并“读懂”图片信息。以往需要几个小时才能完成的害虫计数环节,现在可以在短短的几秒钟内完成。在减轻研究人员工作强度的同时,提高统计精确度,为科研部门节约了大量经费。

图片1

技术特色:

  • 高适应性:支持野外复杂环境,对图片拍摄质量要求不高。
  • 自动处理优化:图片倾斜、180度、90度自动旋转以及复杂背景裁边;能够识别对象模糊、暗光、过曝等情况。
  • 图片背景处理及去噪:采用专门的查找算法,增加噪点阈值判断功能,可以只对非害虫噪点进行精准去噪,从而极大的减少异常计数出现概率。

同时可根据需求定制针对特定物体的识别,更精确匹配业务场景,实现更多可能!

应用场景:

可广泛应用于需要采集图像识别统计计数的各行业。


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智慧认知长图

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