NVIDIA 初创加速计划,免费加速您的创业启动 了解详情
写点什么

用计算机视觉识别模型种生菜?“科技 + 农业”还能这么玩!

  • 2023-07-07
    北京
  • 本文字数:3212 字

    阅读完需:约 11 分钟

用计算机视觉识别模型种生菜?“科技+农业”还能这么玩!

“计算机视觉识别模型”和“生菜”是怎么关联在一起的?


第三届多多农研科技大赛参赛队伍 LettUs Grow 队给出了一个方案:运用计算机视觉识别模型识别并计算生菜投影面积,根据叶片遮挡判断作物状态及密度变更时间、数值;再根据植物模型,预测植物生长,指导上市时间及产量,指导茬口安排和种植计划,根据市场需求,灵活调节生产速率……



民以食为天。在数字化转型趋势下,工业产业飞速发展,现代农业也不再仅仅是农业这一个领域的工作。如今,现代农业的发展建设牵涉计算机、软件工程、工学、材料学、机械制造与自动化等多个学科的专业知识。党的二十大报告指出,要树立大食物观,发展设施农业,构建多元化食物供给体系。所以,如何通过跨学科的技术应用,促进农业科技成果的转化和应用,推动农村经济的高质量可持续发展,成为当下农业产业重点关注的发展方向之一。


在这样的背景下,拼多多已连续三届举办“多多农研科技大赛”。拼多多高级副总裁王坚表示:“我们希望通过赛事的举办促进农业领域的技术交流、创新和发展,吸引更多的青年农业创新人才和优秀的现代农业企业参与到农业领域的科技创新中来,推动农业技术的升级和转型,推动我国农业技术的高质量发展。”


那么,科技能否为传统种植注入新活力?


“接地气”的 AI 和大数据


“翠恬”,是一种因嚼起来声音清脆而得名的水果生菜品种。第三届多多农研科技大赛要求参赛队伍使用技术手段在全封闭的集装箱内,以更低能耗种植更优品质、更高产量的全新生菜品种“翠恬”。参赛队伍在比赛期间总共种植三茬,其中,最终茬的种植结果计入决赛成绩。



据悉,本届比赛以集装箱式植物工厂为种植场景,能够最大程度阻隔外界环境的影响。经过激烈比拼,上海农科院队、CyberFamer 队、“生生不息”队和 LettUs Grow 队从全球 15 支初赛队伍中脱颖而出,入围决赛。


文章开篇提到的“生菜重量预测模型”就是 LettUs Grow 队提出的参赛方案。据悉,他们的团队成员包括生菜栽培专家、生菜生长模型专家、数据科学家、植物生理学专家、农业商业模式专家以及 AI 算法工程师,分别来自荷兰瓦赫宁根大学及研究中心、北京极星农业有限公司、拜耳作物科学等机构。他们在比赛中研发了硬件设备报警系统、生菜重量预测模型等,能够帮助提升植物工厂生菜产量和品质。


上海农科院队给出了更加系统的解题思路。他们构建了一套相对成熟的智慧种植决策管理系统,基于大数据云平台的数据库构建,融合了植株的生长模型、光截获模型、蒸腾模型等算法,实时收集各类传感器回传的数据用于种植策略分析和决策。


“我们遇到的困难包括品种特性不了解,集装箱设备不熟悉、LED 光照不均匀,灌溉控制系统不够精确等。”上海农科院队队长何立中表示,“我们将凭经验总结的一些种植技术,通过跨学科的团队协作,交叉融合,通过这次比赛开发了一个决策管理系统。”基于数据平台精准地数据获取和分析能力,上海农科院队最早采收了生菜,也获得了这次大赛的冠军,并夺得“最高产量奖”。


其实从参赛选手背景上看,CyberFamer 队和上海农科院队是四支决赛队伍中的农业团队。他们习惯从作物栽培的需求与规律入手,将传统种植经验与人工智能结合,获取更佳的种植结果。CyberFamer 队和“生生不息”队是工学团队,他们将生菜种植作为应用场景,以前沿技术解决农业生产的现实难题。


据 CyberFamer 队队长郑建锋介绍,他们将生菜生长速率作为集装箱内环境参数调整的重要依据之一,所以生菜生长速率的监测方法至关重要。为了找到一种简单、易行、可靠的监测方法,他们通过固定在生菜正上方的摄像头获取生菜的冠层图像,设计群落状态下的单株生菜冠层面积识别算法,建立冠层面积与鲜重之间的关系模型,最终实现基于机器视觉识别的生菜生物量监测。


CyberFamer 队在比赛中沉淀的基于作物生理反馈的植物工厂智能环控方法、基于 CO2  质量平衡的生菜净同化量动态监测技术以及生菜冠层面积识别模型,让他们在维持生菜较高的生长速率的同时,保证了生菜的质量。可以看到,用机器视觉识别技术种生菜,并持续进行模型调优,可以节省人工、提高了监测数据的精准度。


两支农学团队和两支工学团队的较量,被大赛评委、中国农业大学贺冬仙教授视为决赛的最大看点。


农学团队 VS 工学团队,谁更胜一筹?


由于比赛仅以最终茬的种植结果记入决赛成绩,所以最终茬的种植数据是关键。农学团队之一上海农科院队的队长何立中表示:“通过前两茬(生菜种植)设置不同密度试验、不同光质配比试验、不同光周期试验、生长检测、能耗记录模拟、营养液配方控制、环境温湿度调控,团队人员熟悉了比赛品种特性,掌握并适应了集装箱使用,完善了我队比赛策略,控制了烧心、绿藻等问题,优化了植株生长和能耗之间的平衡关系。”


据悉,上海农科院队最后一茬生菜的生产效率达到 0.18kg/m/ 天。“此次使用集装箱式植物工厂并非生产型,仅安装了三层层架,如果增加种植架层数,提高空间利用效率,以我们的种植方案推算,生产效率完全可能达到 0.4 kg/m2  / 天的国际先进水平。”何立中表示。品质方面,该队送检生菜的可溶性糖含量达到 0.43%,为四支团队之最。


工学团队的上海交大“生生不息”队从技术视角大幅提升了生菜的产量。他们构建了“生生不息”信息化平台,通过远程采集并可视化超过 13 万组数据,构建智慧栽培提供“基础设施”,解决因对新品种了解有限、数据有限及专家经验有限的情况下实现产量提升。据悉,经过三轮的迭代与优化,“生生不息”队第三茬的生物量较第二茬增长 86%,较第一茬增长 135%。这也让不少评审专家感慨,“如果多种几茬,冠军可能就是工学家了。”


“生生不息”队队长鲍华谈道:“我们前期花费较多精力在硬件适应上,团队成员多次前往现场亲自调试,并积极与中科三安工程师线上探讨如何解决问题,我们自己开发了‘生生不息数据平台’,实现数据自动导入和后续模型分析,最终我们想要的功能基本实现。”


他们以节能为导向,综合环控算法,调控室内种植的温湿度和 CO 浓度;通过数据平台的环境参数监控植物生长变化,初步证明以节能为导向的环控算法在室内种植场景的可行性和有效性。


冠军只有一个,但农学团队和工学团队的表现都可圈可点。“四支团队都将数字科技与农业紧密结合起来了”,大赛评审组代表、中国工程院赵春江院士表示,“数字技术手段始终是一种工具和方法,要解决农业问题,必须将农业理解透彻,如此,工学与农学的结合才会有更好的效果。”


AI 时代需要“新农具”


从刀耕火种、石器锄耕到无人机播种,机械化收割,现代农业是在现代工业和现代科学技术基础上发展起来的农业。农具的进化是推动现代农业发展的重要发展动力。从“多多农研科技大赛”中,我们可以看到,AI 时代,云、大数据等技术已经成为推动农业产业发展的新动能。


首届“多多农研科技大赛”获奖团队“智多莓”在比赛过程中看到技术产品化的市场前景,成立了“智多莓”公司,帮助中小种植者提升效益。据悉,在乡村振兴重点帮扶地云南省怒江州老窝村,“智多莓”为当地搭建数字化草莓生产体系,使得老窝村草莓产业用工成本下降 30% 以上,包括肥料支出减少 2500 元 / 亩、植保支出减少 1000 元 / 亩,草莓产量增加 30%。目前,“智多莓”已形成智能灌溉、智能温室环控等硬件、软件、算法产品,截至今年一季度已在辽宁、云南、安徽、内蒙古、上海、北京等地输出 40 套系统,用于辅助草莓、蓝莓生产。


CyberFamer 队长郑建锋认为,如果将他们的种植方案运用到大型植物工厂,每千克生菜的耗电量可以降低到 9.5 度,“优于 1 千克生菜 10 度电的行业较高水平”。目前,CyberFamer 队在比赛中积累的营养液配方动态调整技术,已被写成科普论文,所有数据也已嵌入模型,形成了标准算法,正在北京小汤山基地应用。


拼多多党委书记、高级副总裁王坚表示表示:“决赛队伍让我们看到汗水农业向智慧农业转型的方向与路径。拼多多将持续举办创新赛事,鼓励大家把论文写在大地上,把成果留在农民家。”


用好 AI 时代的“新农具”,第三届多多农研科技大赛只是开始。

公众号推荐:

跳进 AI 的奇妙世界,一起探索未来工作的新风貌!想要深入了解 AI 如何成为产业创新的新引擎?好奇哪些城市正成为 AI 人才的新磁场?《中国生成式 AI 开发者洞察 2024》由 InfoQ 研究中心精心打造,为你深度解锁生成式 AI 领域的最新开发者动态。无论你是资深研发者,还是对生成式 AI 充满好奇的新手,这份报告都是你不可错过的知识宝典。欢迎大家扫码关注「AI前线」公众号,回复「开发者洞察」领取。

2023-07-07 19:115853
用户头像
张俊宝 InfoQ编辑(V: TracyZ1024)

发布了 89 篇内容, 共 41.2 次阅读, 收获喜欢 105 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

技术分享 | app自动化测试(Android)--触屏操作自动化

霍格沃兹测试开发学社

从 0 到 1 上手阿里云服务器 ECS(二)

六月的雨在InfoQ

Linux 命令行 云服务器 ECS 9月月更

软件测试 | 测试开发 | 软件测试最常用的 SQL 命令(二) | 高级 Join 多表查询

测吧(北京)科技有限公司

测试

技术分享 | Appium 用例录制

霍格沃兹测试开发学社

测试工程师应如何渡过互联网寒冬

霍格沃兹测试开发学社

如何设计帮助中心来解决企业客户问题?

Baklib

企业 帮助中心

软件测试 | 测试开发 | Jenkins 节点该如何管理?

测吧(北京)科技有限公司

测试

技术分享 | app自动化测试(Android)--App 控件交互

霍格沃兹测试开发学社

技术分享 | App测试时常用的adb命令你都掌握了哪些呢?

霍格沃兹测试开发学社

互联网职场晋升内幕!想升职加薪?得这么干……

博文视点Broadview

从技术视角,看阿里云的「前端智能化」是如何实现的?

阿里云视频云

前端 智能化

软件测试 | 测试开发 | 跨平台API对接(Python)的使用

测吧(北京)科技有限公司

测试

软件测试 | 测试开发 | 软件测试最常用的 SQL 命令 | 通过实例掌握基本查询、条件查询、聚合查询

测吧(北京)科技有限公司

测试

多点《基于 Databend 的 TiDB 数据归档实践》 | Data Infra 分享第 4 期总结

Databend

databend 数据归档

技术分享 | App常见bug解析

霍格沃兹测试开发学社

测试人生 | 薪资翻倍涨至50W是种什么样的体验?

霍格沃兹测试开发学社

国内企业数字化转型趋势及面临的新挑战知识管理

Baklib

知识管理 数字化转型 企业

如何推动中小企业数字化建设?从知识管理系统开始!

Baklib

知识管理 企业 知识管理系统 数字化建设

EMQX 5.0全新网关框架:轻松实现多协议接入

EMQ映云科技

物联网 IoT emqx 9月月更 网关框架

技术分享 | app自动化测试(Android)--App 控件定位

霍格沃兹测试开发学社

技术干货 | 漫游Linux块IO

沃趣科技

软件测试 | 测试开发 | 你会使用哪些测试设计方法?

测吧(北京)科技有限公司

测试

数据分类分级方法论及实操

极盾科技

数据分类分级

技术分享 | Appium环境安装与架构介绍

霍格沃兹测试开发学社

技术分享 | app自动化测试(Android)--元素定位方式与隐式等待

霍格沃兹测试开发学社

技术分享 | app自动化测试(Android)--高级定位技巧

霍格沃兹测试开发学社

企业ToB的道路上,知识管理是照亮的路灯

Baklib

知识管理

毕业后什么都不会,找了个培训班学软件测试学了4个月,拿到offer,坐等入职

测吧(北京)科技有限公司

测试

技术分享 | Selenium多浏览器处理

霍格沃兹测试开发学社

Java后端面试必问:四十八道面试题及答案最新整理(速看速藏)

程序知音

Java java面试 后端技术 秋招 Java面试题

Unity Metaverse(六)、关于Avatar换装系统的示例工程

CoderZ

Unity Avatar 9月月更 换装

用计算机视觉识别模型种生菜?“科技+农业”还能这么玩!_服务革新_张俊宝_InfoQ精选文章