大量数据中学 习特征和模式。 （3） 计算机视觉（CV）：用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和 测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观 察或传送给仪器检测的图像。 （4） 自然语言处理（NLP）：AI重要子领域，使计算机能够理解、生成和处 理人类语言，大语言模型（LLM）是NLP中一种特定类型模型，专注于 根据大型数据集的广泛训练生成和理解文本，如ChatGPT是基于著名大 规 则来预测新的数据点的输出。机器学习分为监督 学习、无监督学习和强化学习三大类。 ·监督学习：使用标记数据进行训练，让模型学习输入特征与输出标签之间 的映射关系，如用于图像识别的卷积神经网络，通过大量标记图像学习识别 不同物体。 ·无监督学习：利用无标记数据发现数据中的内在结构和模式，如聚类算法 将数据点分组为不同的簇。 ·强化学习：智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习 够自动提取特征，适用于高维度、非结构化的数 据，如图像、语音和文本。 ·多层次的特征提取：从浅层的提取低级特征（如边缘、纹理），到中层的提 取中级特征（如形状、部分对象），再到深层的提取高级特征（如整体对 象、语义信息）。这种分层特征提取能力使得深度学习在处理高维度、非结 构化数据（如图像、语音、文本）时表现优异。 ·端到端的学习：直接从原始数据（如图像像素、语音波形）到最终输出 （如图像分类、语音识别）进行端到端的学习，无需人工设计特征。

......................21 2.3 农业病虫害图像识别...............................................................22 2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框 架 23 2.3.2 农业病虫害图像采集方法 ............................... ................24 2.3.3 农业病虫害图像预处理 ...................................................26 2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 ...........................27 2.3.5 农业病虫害模式识别................................. ..47 3.2.3 病害诊断知识推理 ............................................................47 3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 .......................................48 3.3 水产养殖管理专家系统 .............................

行业集成度最高的无线智能传感设备 • 已支持超过 30 种第三方传感器，并提供 标准化接口 • 已形成标准化物联网联接管理平台 4 、人工智能能力 • 海量累积数据基础 • 规模计算架构基础 • AI 图像识别 • 种植模型 • 智能预警 • 自动化设备等 农业 +AI 网关 ( 传输层 ) 物联网传感 ( 感知 层 ) SaaS 系统 ( 应用 层 ) 人工智能（决策 层） 、蓝 牙 运营商 3G/4G/5G 网络 低功耗广域物联网 RPMA 网络 ( 混合组网方式 ) 农眼： 行业集成度最高的气 象监测基站 虫感知： 虫情数据采集 农眼全景： 720 度全景图像监控 土壤传感器： 土壤温湿度、 EC 值、 微量元素 CO2 传感器： 二氧化碳浓度监测 PM 值传感器： PM1.0 PM2.5 PM10 监测 水分传感器： 水质、含氧量、 PH 值、 土 地 机 具 加 工 配 送 分 销 零 售 仓储物流 冷链服务 农业金融 信贷服务 农业 养殖 农业 重植 母猪繁殖 优化能力 生猪精准 饲喂能力 环境数据 采集能力 视频图像 识别能力 水肥智能 决策能力 环境智能 调控能力 农机智能调度能力 智能采摘能力 农产品溯源能力 5G 农业智能网关 大数据 云计算 人工智能 精准农业 AI 大脑 政府 企业 科研

...................55 11.6 图像联网设计.............................................................................................................................57 11.6.1 图像联网架构........................ .....................57 5 / 118 智慧粮库建设可行性研究报告 11.6.2 图像资源国标整合.............................................................................................  GA/T74-2000 《安全防范系统通用图形符号》  GA/T 75-94 安全防范工程程序和要求  GA/T832-2009 《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》  GA/T833-2009 《机动车号牌图像自动识别技术规范》  GA/T497-2009 《公路车辆智能监测记录系统通用技术条件》  GA/T651-2006 《公安交通指挥系统工程建设通用程序和要求》

生猪精准 饲喂能力 环境数据 采集能力 视频图像 识别能力 水肥智能 决策能力 环境智能 调控能力 农机智能调度能力 智能采摘能力 农产品溯源能力 5G 农业智能网关 大数据 云计算 人工智能 精准养殖场景一（猪舍智能监控） 农业大数据与图像识别技术实现猪场监控，获取猪只信息，提升管理效能，降低料肉比 • 通过摄像头等实时采集图像、视频等数据 • 实时回传农业 AI 大脑对其进行智能分析 精准养殖场景一（猪舍智能监控） 滑轨 摄像头 中 大 型 猪 场 手持 智能 终端 猪 场 农业 大数据平台 存栏盘点：通过视频智能分析，快速盘点存栏数量 健康监测：通过深度摄像头拍 摄的图像判断猪只 体重、背膘， 指导投料量，降低料肉比 部分设备清单 手持式终端 滑轨摄像头 公有云服务 各类传感器 核心网 实施情况：预计 2019 年 10 月实现点数、测量体重、背膘、实时监控等功能落地试点， 精准养殖场景三（猪只精准饲喂） 对于不同生产周期的猪只进行精准投料 建立精准饲喂模型 降低生猪料肉比 精准养殖场景三（猪只精准饲喂） 解决方案 通过管理平台将生猪的基本信息进行可视化展示，摄像头等实时料塔、料线采集图像、视频等数据， 实时回传农业 AI 大脑对其进行智能分析，结合生长周期分析该猪只的理论采食量，对于异常进食 情况进行预警，降低育肥猪的料肉比，提升母猪的繁殖能力 网 关 • 实时余量 --

制，甚至手机终端控制的智能化、精细化的生态农业 模式。 YOUR TEXT HERE PH 值 水果类作物，对土壤要求不 同，碱性 / 酸性 氮磷钾 土壤养份， 含糖量 瓜果的葡萄糖含量，有接触式和非 接触式 图像视频 作物长势，防盗，防火 温度 温度过高，植物疾病发生概 率上升 湿度 土壤湿度过大，植物疾病概 率上升 光照度 瓜果成熟期，光照强度与持 续时间影响甜度 CO2 浓度 不见光作物，浓度过高影响 • • • 海量、准确、精细的环境、 图像、生产数据 数据范围广泛，覆盖作物 整个种植周期 通过 API 接口提供数据服 务 大数据 • • • 提供海量、准确、精细的 环境、图像、生产数据 数据范围广泛，覆盖作物 整个种植周期 通过 API 接口提供数据服 务 农业预测 与分析 提供全面覆盖作物种植环境、图像、生产、气象和遥感数据。 功能服务 平台服务 温室大棚智能控制 用于智能控制温室大棚的放风、卷帘、 滴灌和补光等设备，实现智能化温室 大棚 水肥一体化 针对施肥灌溉场景，建立水肥一体化 系统，精准控制种植过程的施肥灌溉 过程 病虫害防治 基于视频图像识别技术，实现病虫害 识别和防治功能 农产品溯源 结合温室大棚的全过程监测技术，为 农产品溯源提供精准的生长数据

境及森林防火要求，需要借助先进的信息技术对本地的宝贵的林木 资源进行智能化、大范围、大视野、全天候的实时监控，采用智能 识别分析技术、GIS 定位技术、视频监控技术为指挥中心提供远程 的大范围、全天候的实时环境及视频监控图像、林火智能识别并报 警、北斗快速定位现场等，为日常森林违法盗伐与防火管理、遇到 违法盗伐与火灾及时报警，为决策层制定快速高效扑救方案提供可 靠的依据和保障。 根据本项目的规划，以及实地勘察后结合实际情况，需要在 个智慧广播-林区灾害广播应急宣讲系统；XX 个指挥探针-林区人员身份信息采集管控；XX 个指挥北斗-林区车辆 物资定位管理等系统。所有设备采用无线传输方式将数据及视频监 控图像及信号传回监控中心，监控中心需要采用联网监控管理平台 管理，需要采用液晶拼接大屏显示前端数据及监控视频图像等信息。 1.5、建设原则与参考标准 本设计以行业标准作为设计依据，结合现场的具体情况，用最 佳设计方案体现最高的性能价格比，是本方案设计的指导思想，也 5、指挥易-火灾推演及扑救指挥调度系 统统统 通过网格化气象信息采集，在一张图上直观、清晰地 实现对突发火情发展态势进行推演分析。对火场周边危重 目标情况着重标注提醒。 对指挥部及现场移动终端音视频图像实时回传展示， 并对各类应急物资、队伍调拨的直观信息汇集、展示、部 署和指挥调度；实现应急指挥和处置火情的描述、现场态 势、指挥部署、辅助决策及物资和队伍调配等的统一管理 与应用。

处置。 2022 数字乡村初步设计解决方案 第29页 3.1.1.1.3 区县边界道路出入口 （1）设备能力建议 1) 要求能够准确捕获、记录通行车辆信息。记录的车辆信息除包含图像信 息外，还包括结构化信息，如日期、时间、地点、方向、车牌号码、车牌颜色、 车身颜色等，还需清晰辨识驾驶员面部特征。 2) 要求能够同步输出道路高清视频录像。 3) 要求能够采集手机 IMSI、移动终端 置。 2022 数字乡村初步设计解决方案 第31页 3.1.1.1.5 环乡村边界道路出入口 （1）设备能力建议 1) 要求能够准确捕获、记录通行车辆信息。记录的车辆信息除包含图像信 息外，还包括结构化信息，如日期、时间、地点、方向、车牌号码、车牌颜色、 车身颜色等，在部分点位还需清晰辨识驾驶员面部特征。 2) 要求能够准确捕获行人的整体和面部特征照片。 3) 要求能够同步输出道路高清视频录像。 乡村边界道路出入口布点 2022 数字乡村初步设计解决方案 第32页 3.1.1.1.6 乡村高速收费站 （1）设备能力建议 1) 要求能够准确捕获、记录通行车辆信息。记录的车辆信息除包含图像信 息外，还包括架构化信息，如日期、时间、地点、方向、车牌号码、车牌颜色、 车身颜色等，还需清晰辨识驾驶员面部特征。 2) 要求能够同步输出道路高清视频录像。 3) 要求能够采集手机 IMSI、移动终端

5.3 非结构化数据存储 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据 模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的 办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视 频信息等。 数据支撑平台会建立非结构化数据资源池，提供面向列的，适 合存储海量非结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展 伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统，实现对非结构化数 1.4.2.2.6.3 AI 引擎 数据支撑平台可以提供的 AI 能力如下：  图像识别：包括人脸识别（1：1,1：N）和车牌识 别  自然语言处理（NLP）：包括分词、文本分类、情 感分析、命名实体识别可以提供的 AI 能力如下：  语音识别：ASR 语音转文本，TTS 文本合成语音  图像识别：身份证识别、票证识别、人体/车辆属 性结构化、ReID、物体检测 51 1 形成语音识别知识库，一方面为语音识别能力提供训练样本， 另一方面对识别后的内容进行合理性分析提供依据。 149 1.1.1.1 图像识别引擎 1.1.1.1.1 功能概述 图像识别服务（ImageRecognition）基于大数据和深度学习实现， 可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见 场景等，包含图像打标、场景分类、预警等在线 API 服务模块，应 用于智能相册管理、图片分类和检索、图片安全监控等场景。

务平台、“气候云 AOS”农业操作系统、“农眼”农业智能采集监测 基站，是致力于农业物联网规模化应用的智能方案。该产品以 先进的智能化农业设备“农眼”智能采集监测基站为载体，通过 监测与采集图像、土壤、气象、产能、病虫害等信息，运用数 据分析云端服务“气候云 AOS”农业操作系统，为科学种植、区 域农业监控管理、食品安全溯源、农产品品牌打造提供技术及 数据服务。该产品方案的功能切实改善了农业产销中面临的三 量等数据信息。“农眼”智能监测基站将采集的数据以及农作物 和田间的实时图像信息反馈农业大数据综合信息服务平台，再 －7－ 经过存储和计算，展示在服务平台上。农户可以实时了解农田 情况，政府可以监管食品安全，指导科学种植，消费者可以进 行农产品安全追溯，实现农产品从田头到餐桌的全程监管。 新农村建设：在新农村建设过程中，应用农业大数据综合 信息服务平台中的实时图像监控，科学有效地监督了施工情况、 还可以进行项 物数据监测、数据分析、图像监测、产品溯源、电商交易等于 一体，为全省农业科学种植管理、产品销售提供全程服务。 在陕西省各重要农产品示范基地布置『农眼®』智能监测 －10－ 管理系统，通过综合信息服务平台对全省智能监测基站覆盖区 域进行统一监控管理。『农眼®』智能监测基站利用物联网技 术建立人与地的连接，将采集到的图片、视频、气象数据、土 壤数据（可扩展远红外温度、图像、作物生长营养成分变化等