ATLAS PestAI “愛農”農業病蟲害AI（識别）系統是邁動互聯（北京）信息科技有限公司研發的(de)完全自(zì)主知識産權的(de)AI平台應用産品之一(yī)。該産品是基于人工智能圖像技術與大數據技術的(de)農作物病蟲害、植物識别的(de)多方位應用軟件。結合多種深度學(xué)習算法，使用以往成熟項目中的(de)農作物病害圖庫、蟲害圖庫、植物圖庫以及用戶共建圖庫研發而成。随着用戶的(de)使用和(hé)參與，AI智能識别産品将逐步發展、完善，成為(wèi)農業領域的(de)好幫手。
ATLAS “愛農” AI系統集“識别功能+專家庫功能+定位功能+統計功能+地(dì)圖功能+科普功能”于一(yī)身；系統具備豐富的(de)樣本數據類型包含植物、病害、蟲害等圖片樣本數據10000種；識别精度85%以上；專家庫來源于各大高(gāo)校相關領域的(de)教授、相關領域的(de)專家，專家數量在100位左右。
ATLAS PestAI “愛農”農業病蟲害AI（識别）系統産品隻要将手機對着農作物的(de)病蟲害部位拍張照片，就能告訴您該農作物所患的(de)病蟲害名稱，提供病蟲害簡介、危害、防治措施等更詳細的(de)知識信息，同時支持專家在線答疑，給出更專業的(de)在線指導，并能實現病蟲害時空分布情況的(de)全局監測，能更好的(de)服務于農業生産者及管理(lǐ)者。
ATLAS PestAI V1.0産品由以下2個部分組成，産品架構如(rú)下圖所示：
基于AI智能識别技術為(wèi)農戶提供實時在線的(de)病蟲害識别和(hé)相關專家專業的(de)防治指導；為(wèi)科研機構提供全面、海量的(de)病害、蟲害、植物的(de)樣本數據；保障政府實時把控病蟲害區域分布情況。産品主要分為(wèi)移動端和(hé)web端，移動端包括識别、知識、提問，web端包括識别、知識庫、樣本庫、專家科普、統計分析。
産品應用方向：主要應用于農業領域病蟲害識别以及植物識别。
産品發展方向：重要指标是識别精度、覆蓋品類。ATLAS AI智能識别産品将圍繞核心繼續開展技術研發工作。短(duǎn)期目标通過農作物、果木、花卉的(de)病害圖和(hé)蟲害圖，識别病蟲害類型并提供科學(xué)防治方案；根據積累的(de)數據，全局監測、預警病蟲害發生發展，為(wèi)農業增産保質貢獻力量。中長(cháng)期目标将識别範圍擴展到林業、牧業、動物等，逐漸成長(cháng)為(wèi)綜合生态大數據平台。
以輪播圖的(de)形式展示最新前言文章(zhāng)。點擊其中一(yī)張圖片跳轉到科普文章(zhāng)詳情頁。
植物庫、蟲害庫、病害庫、簽到四個快捷入口。點擊植物庫快捷入口，跳轉到植物庫一(yī)級界面。
點擊蟲害庫/病害庫快捷入口，跳轉到蟲害庫/病害庫一(yī)級界面。
點擊簽到快捷入口，跳轉到簽到界面。
根據用戶浏覽曆史推薦的(de)科普文章(zhāng)，以列表形式展示，點擊其中一(yī)條，跳轉到詳情頁。
點擊植物或病害或蟲害，進入識别界面。
拍照或上傳圖片，開始識别，彈出識别結果。
點擊結果圖片，進入詳情頁。
點擊植物庫圖片，進入植物庫分類界面，将植物分為(wèi)糧食作物、油料作物、蔬菜、水果、草(cǎo)植等類别，還支持關鍵字查詢。
點擊任一(yī)植物圖片，進入詳情頁。
點擊蟲害庫圖片，進入農作物分類界面，支持關鍵字搜索查詢。
點擊農作物圖片，進入該農作物所患蟲害的(de)圖片列表界面。
點擊其中一(yī)張蟲害圖片，進入詳情頁。
點擊病害庫圖片，進入農作物分類界面，支持關鍵字搜索查詢。
點擊農作物圖片，進入該農作物所患病害的(de)圖片列表界面。
點擊其中一(yī)張病害圖片，進入詳情頁。
對于識别結果不滿意的(de)圖片可(kě)以進行專家咨詢，實現專家與用戶的(de)交互。
所有用戶所提問題的(de)列表，點擊其中一(yī)條，進入到問題詳情。
用戶所提出問題的(de)列表。
點擊其中一(yī)條，進入問題詳情。
點擊提問按鈕，進入提問界面，上傳圖片、填寫問題描述、選擇問題類型，點擊發布。
點擊識别記錄，按時間序列展示識别圖片，點擊圖片進入詳情頁。
點擊收藏，進入收藏列表界面。
點擊積分，進入積分界面。
點擊左側功能欄“病害識别”或者“蟲害識别”或者“植物識别”，顯示如(rú)下圖所示。上傳圖片，點擊“開始識别”按鈕識别圖片。結果顯示在頁面右側。
上傳的(de)圖片，需經專家判定審核方可(kě)入樣本庫。
點擊樣本庫，顯示所有樣本圖片。
點擊未審核照片，彈出審核界面。
點擊取消關閉審核界面；可(kě)對圖片進行删除和(hé)審核操作。對于符合條件的(de)圖片（植物可(kě)在右側下拉框中選取對應的(de)綱、目、科、屬、種），點擊通過。
搜索，可(kě)以通過植物下級名稱獲取對應的(de)上級名稱。
點擊樣本庫，顯示已樣本圖片列表。
點擊其中已通過圖片，彈出樣本界面。
可(kě)對樣本圖片進行删除、編輯和(hé)下載，點擊樣本圖片，可(kě)以查看詳情。
點擊樣本庫，顯示所有樣本圖片列表。
點擊其中一(yī)張未通過圖片，彈出樣本界面。
可(kě)對未通過圖片重新進行編輯。
在病害、蟲害、植物樣本庫中點擊添加樣本。
彈出上傳樣本界面，填寫樣本名稱及其綱、目、科、屬、種，上傳圖片，點擊“立即添加”按鈕，添加樣本。
點擊病害知識庫/蟲害知識庫/植物知識庫，顯示病蟲害知識列表。支持按農作物種類、病蟲害名稱進行搜索。
點擊其中一(yī)條，進入詳情頁。
專家回答用戶提出的(de)問題，并給出建議等；
| 指标 |
指标值 |
| 植物及病蟲害 樣本數 |
1.可(kě)智能識别100多種農作物約300多種病害、500多種蟲害，可(kě)識别3000多種植物； 2. 植物樣本總量5000000+，病蟲害樣本總量50000+； 3. 植物單一(yī)樣本數量不少于100張，病蟲害單一(yī)樣本數量不少于50張； 4. 每種病害、蟲害、植物均有對應的(de)知識庫描述。 |
| AI識别精度 |
1. 識别精度超過85% |
| AI算法能力 |
1.支持目前主流的(de)著名圖像識别模型（LeNet-5，AlexNet，ZFNet，VGGNet，GoogLenet，ResNet等）。 2. 深度神經網絡模型采用開源方式進行設計與組合，能夠很方便的(de)對模型中的(de)網絡層進行修改，提出适應不同數據規模與特點的(de)新模型。 3. 模型已經在已有的(de)植被和(hé)病蟲害數據集下進行了訓練與優化，模型參數對外公開，可(kě)以為(wèi)新場景的(de)訓練提供遷移學(xué)習的(de)初始模型參數，加快新數據集訓練的(de)速度并提高(gāo)訓練的(de)精度。 4. 算法模型支持對抗網絡訓練，能夠将對抗機制引入圖像識别的(de)深度學(xué)習模型學(xué)習與訓練中，提升模型的(de)魯棒性和(hé)泛化能力 |
| AI訓練能力 |
1. AI平台訓練模型可(kě)靠，支持不同平台、多GPU的(de)快速訓練。 2. 訓練後的(de)模型能夠在主流的(de)計算個人平台（如(rú)PC客戶端的(de)windows，linux平台，移動端的(de)Android平台）運行。 3. 也可(kě)以在雲平台進行部署，實現數據的(de)快速上傳和(hé)訓練，借助雲平台實現數據、模型和(hé)程序的(de)便捷訪問。 4. AI平台支持由簡單到複雜的(de)深度學(xué)習訓練過程，不僅适合初學(xué)者熟悉深度學(xué)習的(de)簡單模型搭建，數據組織和(hé)訓練的(de)過程，也能夠為(wèi)專業研究者提供全面的(de)模型參數調制功能，在可(kě)視(shì)化的(de)界面支持下快速的(de)進行模型的(de)訓練、調優與比較 |
| 數據量存儲性 能 |
1. 支持PB級樣本數據存儲 2. 數據量不受存儲類型和(hé)操作系統限制，僅受限于存儲容量本身 |
| 建庫處理(lǐ)性能 |
1. 支持海量樣本數據的(de)集群建庫處理(lǐ) 2. 4節點集群，切片速度不低(dī)于500張/秒 |
| 數據服務性能 |
1. 并發訪問用戶數不低(dī)于1000用戶 2. 并發訪問響應時間低(dī)于1秒 3. 服務提供能力不小于20000小時 4. 系統響應時間：<=1秒； 5.數據存儲量：>=10G; 6.運行時間限制：24小時運行； 7.數據精度：雙精度。 |
客戶可(kě)以提出定制需求，我單位根據用戶需求，重新整合設計，包含：
客戶可(kě)直接調用我司的(de)識别接口，并集成到自(zì)有軟件中；
客戶可(kě)直接購買我司的(de)樣本庫，利用自(zì)己的(de)模型進行樣本訓練。
2019年(nián)，公司承擔了蘭州大學(xué)中國(guó)草(cǎo)業與生态系統研發建設，建設中國(guó)草(cǎo)業與生态大數據共享服務平台能夠服務于國(guó)內(nèi)草(cǎo)業研究的(de)需求，使草(cǎo)業研究成果能夠交流共享。将科研成果服務于草(cǎo)業行業的(de)政府部門、廣大行業部門，廣大農牧民。其中植物識别和(hé)苜蓿病害識别是其建設重要內(nèi)容。植物識别：根據web系統中訓練得到的(de)草(cǎo)業植物識别模型，手機端app拍攝植物照片，在線識别230多類植物科屬種，并給出該植物的(de)形态特征、地(dì)理(lǐ)分布、生态特征、飼用價值、栽培要點等相關專業知識。苜蓿病害識别：根據web端系統訓練得到的(de)苜蓿病害識别模型，基于手機端app上傳的(de)數碼照片，在線識别給出30種以上相應病害類型及防治措施。
基于上傳的(de)植物照片在線識别植物科屬種，并給出該植物的(de)形态特征、地(dì)理(lǐ)分布、生态特征、飼用價值、栽培要點等相關專業知識，提供手機APP。
苜蓿病害診斷：基于上傳的(de)數碼照片給出相應病害類型及防治措施。
（2）各地(dì)級市農業信息化項目
2019年(nián)，公司承擔了山西、雲南等地(dì)級市的(de)農業信息化項目—實現地(dì)級市農業信息化平台與農業大數據中心及數據倉庫的(de)數據對接、數據共享、數據服務等功能，為(wèi)全市統一(yī)農業數據存儲、數據分析、數據交換标準、接口規範與應用提供支撐引擎，要求實現全市現代農業産業信息分析決策的(de)各個應用系統所采集的(de)農業數據彙總展現，針對不同應用權限用戶實現不同的(de)查詢功能，打通市各個業務部門之間及垂直業務部門之間數據壁壘，根據數據來源和(hé)類型，實現組合式批量錄入技術和(hé)多維度的(de)農業知識分類，實現各個業務系統數據交互共享。
其中農業信息化項目中建設智慧植保功能模塊，是通過物聯網來準确監測農作物病蟲害發生動态、分析發展趨勢、形成數字化預警，開發AI診斷功能，提供病蟲害專家遠程診斷服務，結合農機設備自(zì)動噴藥防治，以提高(gāo)病蟲害防控能力。即将所有的(de)植保儀器設備整合在一(yī)起，再通過物聯網将設備監測到的(de)數據回傳至雲管理(lǐ)平台，并形成分析，最後通過專家制定防治方案并發送給農戶，農戶能第一(yī)時間做(zuò)好防控，大大提高(gāo)植保工作的(de)效率和(hé)準确率。
基于病蟲害數據庫，利用AI技術，開發智慧植保移動終端APP，利用相機功能能夠識别植物養分，診斷植物健康情況，分析出監測報告，并且推進有質量保證的(de)防治措施。
開發專家遠程在線診斷功能，利用攝像頭、圖片識别功能以及借助微信等及時通訊工具，為(wèi)農戶提供問題資料上傳以及及時通訊功能，為(wèi)遠程診斷提供技術支撐。
開發飛(fēi)防植保服務功能，連接飛(fēi)手與農戶。平台為(wèi)飛(fēi)手提供海量作業訂單、真實土地(dì)信息、無人機技術和(hé)維保支持。為(wèi)農戶找到專業、靠譜的(de)飛(fēi)防隊。農戶根據需求選擇飛(fēi)防服務相關項目。
開發植保技術服務功能，構建植保服務信息數據庫，實現用戶在平台查詢植保技術相關信息，在線咨詢植保轉件、查閱各種農産品植保相關技術及案例。
彙總物聯網采集數據、互聯網爬蟲以及已有的(de)存量數據，經過數據治理(lǐ)，構建病蟲害知識庫、專家庫。
病蟲害診斷-APP植被識别功能
病蟲害診斷WEB端植被識别功能
專家遠程在線診斷APP功能-設計圖
專家遠程在線診斷WEB功能
商務經理(lǐ)：趙海媚 聯系電話：010-53350673/18801198126
技術支持：劉 陽 聯系電話：010-57551571/17610092909
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