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智慧認知成功案例：為農業研究單位提供害蟲自動計數系統

原創|實施案例|編輯：王香|2017-09-13 14:29:15.000|閱讀 345 次

概述：智慧認知是基于深度學習、人工智能、hash檢索算法的識別解決方案，包括證件、發票、在線閱卷等字符識別以及圖像識別等方案，專利技術支持企業定制。智慧認知已經成功服務于西門子、福特、松下等100＋大型企業，擁有豐富的實踐經驗和技術力量，本文介紹了智慧認知在農業研究所的成功案例。

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方案背景：

在農業研究領域中科研人員需要應用誘蟲板捕獲田間害蟲，通過統計誘蟲板上的害蟲數量， 分析害蟲的規模和發展情況。傳統的方法需要科研人員人工計算每張誘蟲板上害蟲的數量，統計過程即花費大量的時間，同時也需要投入大量人員，并且由于人工計數，經常會發生數據不準的情況。

在此情況下農業科研機構迫切需要解決以下問題：

  1. 將科研人員從繁瑣反復的計數過程解放出來
  2. 提高計數效率并精準統計實際害蟲總數
  3. 批量處理大量誘蟲板計數統計問題
  4. 批量處理大量誘蟲板計數統計問題

解決方案：

與有關農科研究單位達成合作，利用智能識別技術開發出了害蟲自動計數系統。該系統通過人工智能技術，讓機器“認識”并“讀懂”圖片信息。以往需要幾個小時才能完成的害蟲計數環節，現在可以在短短的幾秒鐘內完成。在減輕研究人員工作強度的同時，提高統計精確度，為科研部門節約了大量經費。

技術特色：

  • 高適應性：支持野外復雜環境，對圖片拍攝質量要求不高。
  • 自動處理優化：圖片傾斜、180度、90度自動旋轉以及復雜背景裁邊；能夠識別對象模糊、暗光、過曝等情況。
  • 圖片背景處理及去噪：采用專門的查找算法，增加噪點閾值判斷功能，可以只對非害蟲噪點進行精準去噪，從而極大的減少異常計數出現概率。

同時可根據需求定制針對特定物體的識別，更精確匹配業務場景，實現更多可能！

應用場景：

可廣泛應用于需要采集圖像識別統計計數的各行業。


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