李景贤 张 京 庞 蒙

近些年，随着大数据、云计算、人工智能等技术的突飞猛进，图像识别技术也迎来了春天，其使用场景也逐步多样化。从指纹识别到人脸识别，从安全领域逐步扩展到其他领域，图像识别技术有了更广泛的应用。比如依托于图像识别技术的车牌识别能够自动精准地抓拍、识别车牌信息，在交通违章管理、安防识别、停车场计费等方面都有具体的应用，不仅降低了人工成本，同时也能大幅度提升工作效率。

什么是图像识别技术

图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。通俗点来说，就是计算机按照某一个规则收集图像的特征点，并将这些特征点和现有的特征模型进行比较，分析两者之间的相关性。举个例子，人的图像识别能力是非常强的，饭桌上初识的朋友，再一次相遇也可以轻易地叫出名字；当别人在你背上写字时，你依然可以感知写的是什么字。我们是如何将人与名字对应起来？如何认出这个人？如何感知到别人在背后写的字？其实在初次见到一个人的时候，人眼睛所看到的图像通过视网膜传输到大脑，大脑已经建立好了这个人的模型，高矮胖瘦、五官长相等，这个模型被存储在我们的大脑里。当我们下一次再见到这个人，视网膜会将我们看到的画面传输到大脑，大脑分析这个人的体貌特征，并与之前保留在大脑里的模型作比较，识别出这个人是谁。同样，我们小时候在学习汉字的时候，笔画顺序也在我们的大脑里建立了模型并保存下来，当下一次我们的感官接收到信号时，就可以快速在自己的模型库里提取和比较，找出符合传入信号的模型，这样我们就能在不看的时候也知道别人在我们背后写的字。

图像识别就是以图像的主要特征为基础而建立的认知系统。每个图像都有他的特征，如A字母有个尖，D有个圈，而X有两锐角等。基于这些特征，我们可以构建相应的模型，当再次传入影像时，我们就可以通过对传入影像进行特征提取，再同我们的模型进行比较，生成相应匹配结果。当然，这个匹配结果不一定百分百正确，但肯定是会具有一定的相似度。

图像识别技术在植物保护上的应用

那么，图像识别技术在农业领域有什么用处呢？随着世界人口的不断增长和自然环境资源的不断枯竭恶化，农业可持续发展已成为当今世界各国在其农业和农村经济发展及至整个国民经济发展过程中的核心内容。当今，一方面农田水利设施逐步完善，中低产田的改造，优质高产良种的推广，新型栽培技术的逐步应用和普及，大大促进了农业的增产增收；而另一方面，在提高农业可持续发展的进程中，灾害性因素已成为制约这一发展要求的重要因素。异常气候是第一位的灾害性因素，地震灾害也是重要的灾难性因素，但因它们的偶发性和局部性，不会对全局造成影响。而有害生物所造成的灾害则不同。由于有害生物所具备的长期性、适应性、反复性、动态性、变异性和突发性，它已成为灾害性因素中一个重要的常发因素。在对有害生物的防治过程中，农药残留问题渐渐凸显为目前最受关注的环境问题之一。许多研究表明，过量施用农药的主要原因是农业技术推广部门没有有效地为农民提供信息和技术，尤其是不能及时准确地提供病虫害的种类、分布密度等信息。这也注定了人类与有害生物的斗争将是永存的，需要不断的技术进步。

基于图像识别的技术特征，图像识别有可能最先应用在农业领域的是植物保护方面，应用场景大致分两类。一类是病害识别，一类是虫害识别。基于图像识别技术的“植物病害识别”，能够通过分析病变部位的影像数据识别病变状态，迅速找到病害的成因，并给出相关病害介绍及防治措施，帮助农民更好更快地做好防治处理，降低农户的损失。基于图像识别技术的“植物虫害识别”，能精准地识别虫害的特征、害虫的种类，反馈虫害的基本信息、防治办法，指导农民科学防治，减少虫害识别中误判、错判、延误带来的损失及农药喷洒不当造成的土壤板结等。

这两类应用场景都有具体的特征值，比如在病害识别应用场景中，病害的发生部位、病害的表现形式具有一定的特征。而虫害从幼虫到成虫每个阶段都有独特的特征。基于这些特征我们可以建立相应的特征模型，在遇到新的病虫害图片，我们可以提取其特征点，对比现有的模型形成识别结果，通过人工辅助优化不断优化特征模型，提高模型的精准度，最终形成一套精准度高、识别率高的特征模型。

基于图像识别技术的大田虫害检测系统

大田虫害检测系统基于大数据的综合管理、分析服务，从田间样品采集，到输入图像，再到病虫害专家知识库，最后识别与检测结果验证，从而检测病、虫、草害种类，让深度学习、大数据技术全面改变病虫草害监控、防治过程，将大大提高田间害虫的识别准确率和识别效率。提高害虫预报的时效性和准确度，可以为政府决策和大田害虫防治提供更及时准确的虫情信息，有利于降低防治成本，提高防治效率，同时控制农药的滥用，促进我国无公害农产品的生产，其经济、生态和社会效益均十分可观。

基于图像识别技术的病虫害识别APP

传统的病虫害识别都是依靠少数病虫害研究人员、植保科技工作人员通过手工检查或肉眼观察来完成，识别率较低也不稳定，同时需要耗用大量的植保科技人员。目前，由于植保科技人员有限，有些区域位置偏远、交通不便，无法及时到达现场，只好根据农户的描述来识别，然而大多数农户专业知识有限，往往在转述的过程中忽略了细节，容易导致误判错判。针对虫害我们采用细粒度图像识别算法与大量害虫的真实图片进行图像识别，通过识别、反馈、再识别，不断优化特征模型。

总之，基于图像识别技术快速识别图片内容，简单、易操作，农户打开应用，点击拍照，识别图片，即可获取内容，步骤简单，可以快速上手，使得具备手机初级使用水平的农户也能快速掌握操作方法，不需要农户具备专业的知识也能轻松使用。因此，可以预期，在不久的将来，图像识别技术一定会在植物保护方面大显身手。