13、农业领域的智能机器视觉与人工智能应用

农业领域的智能机器视觉与人工智能应用

1. 智能机器视觉在农林牧渔中的应用

1.1 背景与需求

全球人口预计到 2050 年将达到 97 亿，粮食安全成为全球首要问题。然而，气候变化导致可耕地减少、畜牧业环境恶化，同时粮食生产面临劳动力短缺和劳动力老龄化的问题。如今，年轻一代因农业工作环境恶劣、工资低而不愿从事农林牧渔行业。

过去农业的进步带来了新设备和设施，但对农业或动物状况的观察仍依赖人工。人工观察速度慢且需要经验，因此需要更自动化的监测方法。近年来，随着计算速度的突破，深度学习在解决农林牧渔领域复杂机器视觉问题方面变得更加流行，深度学习算法在机器视觉中的应用被称为智能机器视觉。

1.2 智能机器视觉的任务

智能机器视觉应用可分为静态和动态任务：
- 静态任务 ：使用图像作为输入，包括分类、定位与分类、语义分割和实例分割。不同的静态任务使用不同类型的卷积神经网络（CNNs）。例如，分类任务使用包含卷积层、池化层和全连接层的 CNN 模型，常用的有 AlexNet、VGG、ResNet 等；定位与分类任务的 CNN 模型通常由骨干 CNN、颈部和头部组成，常用的有 Fast R - CNN、YOLO 等；语义分割和实例分割任务通常使用具有编码器 - 解码器架构的 CNN，如 U - Net、YOLACT 等。
- 动态任务 ：通常是行为识别任务，使用视频作为输入，典型的是结合 CNN 和循环神经网络（RNNs）来完成。CNN 从视频帧中提取特征，RNN 考虑视频连续帧中的特征来确定输出，常用的 RNN 有门控循环单元和长短期记忆网络。