中国人工智能系列白皮书-智能农业.pdf

发布时间：2022-05-31 发布人：admin 分类：说明书资料大小：2.45M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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第1章智能农业发展背景

1.1 人工智能在农业领域中的应用历程

1.2 智能农业发展趋势

1.2.1智能农业在中国的研究进展

1.2.2智能农业存在的问题

1.2.3智能农业的发展前景

第2章农业智能分析

2.1 农业数据挖掘

2.1.1 农业数据挖掘特点

2.1.2 农业网络数据挖掘

2.1.3 农业感知数据挖掘

2.1.4农业数据挖掘应用

2.1.4.1 育种数据挖掘

2.1.4.2 作物生产数据挖掘

2.1.4.3 养殖数据挖掘

2.2 农业数据语义分析

2.2.1 农业数据语义模型

2.2.2 农业数据存储模型

2.2.3 农业数据知识表示

2.2.4 农业数据语义检索

2.2.5 分布式农业知识协同构建

2.3 农业病虫害图像识别

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

2.3.2农业病虫害图像采集方法

2.3.2.1 室内病虫害图像采集方法

2.3.2.2 田间病虫害图像采集方法

2.3.3 农业病虫害图像预处理

2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建

2.3.5 农业病虫害模式识别

2.4 动物行为分析

2.5 农产品无损检测

2.5.1 农产品的无损检测

2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理

2.5.2.1 光学特性分析法

2.5.2.2 声学特性分析

2.5.2.3 计算机视觉检测技术

2.5.2.4 电学特性分析

2.5.2.5 核磁共振检测技术

2.5.2.6 X射线检测技术

2.5.2.7 光谱成像技术

2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用

2.5.4 问题与展望

第3章典型农业专家系统与决策支持

3.1 作物生产决策系统

3.1.1作物生产决策支持系统的概念与功能

3.1.2作物生产决策系统的发展

3.1.3 作物生产决策农业数据库

3.1.4作物生产决策模型

3.1.5农机农艺结合的作物生产决策系统

3.2 作物病害诊断专家系统

3.2.1 病害诊断知识表达

3.2.2 作物病害描述模糊处理

3.2.3 病害诊断知识推理

3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断

3.3 水产养殖管理专家系统

3.3.1 水产养殖管理存在问题与发展趋势

3.3.2水产养殖环境监控

3.3.3 精细喂养决策

3.3.4 疾病预警和远程诊断

3.3.5 水产生产智能管理

3.4 动物健康养殖管理专家系统

3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站

3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统

3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统

3.4.4 畜禽养殖环境监测系统

3.5 多民族语言农业生产管理专家系统

3.5.1 多民族语言智能农业即时翻译系统结构

3.5.2 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程

3.5.3 多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术

3.5.3.1 农业领域翻译模板抽取技术

3.5.3.2 翻译模型构造技术

3.5.3.3 语言模型训练

3.5.3.4 基于统计机器翻译的解码器

3.5.3.5 民族语言显示和编码转换技术

3.5.3.6 基于词平面的现代汉语高效分词技术

3.5.3.7 模板和统计的双层翻译技术

3.5.4 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果

3.6 农业空间信息决策支持系统

第4章典型农业机器人

4.1 茄果类嫁接机器人

4.1.1 研究背景意义

4.1.2 国内外研究现状

4.1.3 关键技术与研究热点

4.1.3.1 茎杆标准化切削技术

4.1.3.2 针对秧苗切口匹配与精准对接技术

4.1.3.3新型育苗方法与自动化生产系统集成

4.1.4 案例分析

4.1.5 存在问题与发展策略

4.1.5.1 存在问题

4.1.5.2 发展策略

4.2 果蔬采摘机器人

4.2.1 研究背景意义

4.2.2 国内外研究现状

4.2.3 关键技术与研究热点

4.2.3.1 农业非结构环境下作业目标信息获取

4.2.3.2针对柔嫩果蔬的柔性操作手爪

4.2.3.3农机农艺融合的生产系统集成

4.2.4 案例分析

4.2.5 存在问题与发展策略

4.2.5.1 存在问题

4.2.5.2 发展建议

4.3 大田除草机器人

4.3.1 研究背景意义

4.3.2 国内外研究现状

4.3.3 关键技术与研究热点

4.3.3.1 对行技术

4.3.3.2 苗草信息获取技术

4.3.3.3 锄草装置

4.3.5 存在问题与发展策略

4.3.5.1 存在问题

4.3.5.2 发展建议

4.4 农产品分拣机器人

4.4.1 农产品分拣机器人发展现状

4.4.1.1 发达国家农产品分拣机器人的研发概况

4.4.1.2 国内农产品分拣机器人的研发概况

4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术

4.4.2.1 农产品分拣机器人的应用特点

4.4.2.2 农产品分拣机器人的支撑技术

4.4.3 主要问题和建议

第5章农业精准作业技术

5.1 拖拉机自动导航

5.2 农机作业智能测控

5.3 果树对靶施药

5.3.1 我国果园施药作业现状

5.3.2 基于靶标探测的智能施药

5.3.3 靶标探测技术

5.3.3.1靶标光谱探测技术

5.3.3.2 超声靶标探测技术

5.3.3.3 激光靶标探测技术

5.3.3.4 基于图像处理的靶标探测技术

5.3.4 对靶施药的经济性与环保性

5.4 设施蔬菜水肥一体化

5.4.1水肥一体化在设施蔬菜中的应用

5.4.2 智能灌溉施肥设备

5.4.3设施蔬菜水肥一体化发展趋势

5.4.3.1设施蔬菜水肥一体化向科学化方向发展

5.4.3.2 设施蔬菜灌水肥一体化向着标准化体系发展

5.4.3.3 设施蔬菜水肥一体化向规模化、区域化和产业化发展

5.5 设施环境智能调控

5.5.1 温室环境与作物信息采集

5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型

5.5.3 温室智能环境控制理论

5.5.4 测控装备及平台构建方面

5.6 农用无人机自主作业

5.6.1 农用无人机自主作业需求背景

5.6.2 农业无人机自主作业技术特点

5.6.3 农业无人机自主作业发展现状

5.6.3.1 智能飞行控制技术

5.6.3.2 智能植保无人机喷洒控制技术

5.6.3.3 智能作业路径规划技术

5.6.3.4 智能避障与地形跟踪技术

5.6.3.5 智能作业管理统计

综上所述，智能技术已经被逐步引入我国农业无人机自主作业领域，但由于技术起点低和成本控制苛刻的原因，其装备智能化水平低，尚不能满足自主作业需求。5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战

第6章智能农业展望

6.1 当前农业发展需求分析

6.2 发展重点与建议

参考文献

中国人工智能系列白皮书中国人工智能系列白皮书 ----智能农业中国人工智能学会二○一六年九月

中国人工智能系列白皮书《中国人工智能系列白皮书》编委会主任：李德毅执行主任：王国胤副主任：杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强胡郁委员：陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺本书编写组本书编写组(按拼音字母排序) 陈梅香陈子文段青玲冯青春高荣华顾静秋何东健黄文倩吉增涛姜凯李道亮李瑾李江波李淼李明李南李伟刘蕾蕾卢彩云罗清尧孟志军缪祎晟孙传恒孙明孙想汤亮王秀温江丽吴华瑞熊本海许童羽杨亮张瑞瑞张馨赵春江周艳兵朱华吉朱艳邹伟

中国人工智能系列白皮书目录第 1 章智能农业发展背景 ......................................................................1 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 ................... 1 1.2 智能农业及其发展趋势 ............................. 8 第 2 章农业智能分析 ............................................................................12 2.1 农业数据挖掘 .................................... 12 2.1.1 农业数据挖掘特点 ............................ 12 2.1.2 农业网络数据挖掘 ............................ 13 2.1.3 农业数据挖掘应用 ............................ 16 2.2 农业数据语义分析 ................................ 18 2.2.1 农业数据语义模型 ............................ 18 2.2.2 农业数据存储模型 ............................ 19 2.2.3 农业数据知识发现 ............................ 20 2.2.4 农业数据语义检索 ............................ 21 2.2.5 分布式农业知识协同构建 ...................... 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 .......................... 28 2.4 动物行为分析 .................................... 29 2.5 农产品无损检测 .................................. 34 2.5.1 农产品的无损检测 ............................ 35 2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 ............ 36 2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 ............ 38 1

中国人工智能系列白皮书 2.5.4 问题与展望 .................................. 38 第 3 章典型农业专家系统与决策支持 ................................................40 3.1 作物生产决策系统 ................................ 40 3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 ............ 40 3.1.2 作物决策支持系统的发展 ...................... 41 3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 ................ 41 3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 .............. 42 3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 .............. 43 3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。 3.2 作物病害诊断专家系统 ............................ 45 3.2.1 病害诊断知识表达 ............................ 45 3.2.2 作物病害描述模糊处理 ........................ 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 ............................ 49 3.3.1 问题与挑战 .................................. 49 3.3.2 主要进展 .................................... 51 3.3.3 发展趋势 ..................... 错误!未定义书签。 3.4 动物健康养殖管理专家系统 ........................ 54 3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 .......................... 54 3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 ........................ 56 3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 ........................ 57 3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 ........................ 58 3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 .................. 59 3.5.1 多民族语言智能农业即时翻译系统结构 .......... 59 3.5.2 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 60 3.5.3 多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 ...... 62 2

中国人工智能系列白皮书 3.5.4 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 63 3.6 农业空间信息决策支持系统 ........................ 66 第 4 章典型农业机器人 ........................................................................71 4.1 茄果类嫁接机器人 ................................ 74 4.1.1 研究背景意义 ................................ 74 4.1.2 国内外研究现状 .............................. 74 4.1.3 关键技术与研究热点 .......................... 76 4.1.4 案例分析 .................................... 77 4.1.5 存在问题与发展策略 .......................... 78 4.2 果蔬采摘机器人 .................................. 79 4.2.1 研究背景意义 ................................ 79 4.2.2 国内外研究现状 .............................. 79 4.2.3 关键技术与研究热点 .......................... 80 4.2.4 案例分析 .................................... 81 4.2.5 存在问题与发展策略 .......................... 82 4.3 大田除草机器人 .................................. 83 4.3.1 研究背景意义 ................................ 83 4.3.2 国内外研究现状 .............................. 84 4.3.3 关键技术与研究热点 .......................... 84 4.3.5 存在问题与发展策略 .......................... 86 4.4 农产品分拣机器人 ................................ 87 4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 .................... 88 4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 ........ 90 4.4.3 主要问题和建议 .............................. 92 第 5 章农业精准作业技术 ....................................................................94 5.1 拖拉机自动导航 .................................. 94 5.2 农机作业智能测控 ................................ 97 3

中国人工智能系列白皮书 5.3 果树对靶施药 ................................... 101 5.3.1 我国果园施药作业现状 ....................... 101 5.3.2 基于靶标探测的智能施药 ..................... 102 5.3.3 靶标探测技术 ............................... 102 5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 ................... 106 5.4 设施蔬菜水肥一体化 ............................. 106 5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 ............... 107 5.4.2 智能灌溉施肥设备 ........................... 108 5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 ................. 110 5.5 设施环境智能调控 ............................... 112 5.5.1 温室环境与作物信息采集 ..................... 112 5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 ....... 115 5.5.3 温室智能环境控制理论 ....................... 116 5.5.4 测控装备及平台构建方面 ..................... 117 5.6 农用无人机自主作业 ............................. 117 5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 ................. 117 5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 ................. 118 5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 ................. 119 5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 ......... 122 第 6 章智能农业展望 ....................................................................... 123 6.1 当前农业发展需求分析 ........................... 123 6.2 发展重点与建议 ................................. 123 4

中国人工智能系列白皮书第 1 章智能农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智能农业的逐渐过渡。智能农业充分应用现代信息技术成果，集成应用计算机与网络技术、物联网技术、音视频技术、3S 技术、无线通信技术及专家智慧与知识，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾害预警等职能管理。本章从人工智能在农业领域的应用历程与智能农业发展趋势两方面阐述了智能农业作为一种高新技术与农业生产相结合的产业，是农业可持续发展的重要途径，通过高科技投入和管理，获取资源的最大节约和农业产出的最佳效益，实现农业的科学化、标准化、定量化、高效化。 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门学科。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，农业是其重要的应用领域之一。现代农业的发展已离不开以人工智能为代表的信息技术的支持，人工智能技术贯穿于农业生产产前、产中、产后，以其独特的技术优势提升农业生产技术水平，实现智能化的动态管理，减轻农业劳动强度，展示出巨大的应用潜力[1]。将人工智能技术应用于农业生产中，已经取得了良好的应用成效。比如农业专家系统[2]，农民可利用它及时查询在生产中所遇到的问题；农业机器人[3]，可代替农民从事繁重的农业劳动，在恶劣的环境中持续劳动，大大提高农业生产效率，节省劳动力；计算机视觉识别技术能用于检验农产品的外观品质，检验效率高，可替代传统人工视觉检验法，从而提高农业劳动效率[4-6]。 1

中国人工智能系列白皮书人工智能在农业领域中的应用历程可以分为以下几个阶段：第一阶段：萌芽期（20 世纪 70 年代末至 80 年代末） 20 世纪 70 年代末，美国为代表的欧美国家率先开始了农业信息化的应用研究，以专家系统为代表的人工智能应用开始在农业领域萌芽。专家系统之父 Edward A. Feigenbaum 提出：农业专家系统 AES （ Agriculture Expert System ）也称为以知识库为基础的系统（Knowledge Based System, KBS），是一个（或一组）智能计算机程序，运用人工智能并集成了地理信息系统、信息网络、智能计算、机器学习、知识发现、优化模拟等多方面高新技术，汇集农业领域知识、模型和专家经验等，采用适宜的知识表示技术和推理策略，运用多媒体技术并能以信息网络为载体，向农业生产管理提供咨询服务，指导科学种田，在一定程度上代替农业专家，对于提高作物产量，改善品质，提高农业管理的智能化决策水平具有重要意义。这一阶段的发展研究，以欧、美及日本等发达国家为主，开发系统主要是面向农作物的病虫害诊断。最早是美国伊利诺斯大学的植物病理学家和计算机学家于 1978 年共同开发的大豆病害诊断专家系统 LPANT/ds。20 世纪 80 年代中期至 80 年代末，农业专家系统从单一的病虫害诊断转向生产管理、经济分析决策、生态环境、农产品市场销售管理等。如 COMAX/GOSSYM 是美国最为成功的一个农业专家系统，用于向棉花种植者推荐棉田管理措施。日本对人工智能在农业上的作用给予了高度重视，如东京大学西红柿栽培管理专家咨询系统、培养液管理专家系统、温室黄瓜栽培管理专家系统等。这一阶段开始，农业机器人和计算机视觉技术等人工智能技术也开始应用于农业领域，并取得了一定的成果。在农作物种子质量检测取得较大进展。1985 年，Zayas 等通过采集的种子图像，利用种子表面光的特性，基于统计图像的处理分析与识别技术来区分小麦品种。 1986 年，Gunasekaran 等在对玉米籽粒裂纹的研究中发现，运用计算 2

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