壹、人工智能識別技術的發展
人工智能識別技術的探索始於20世紀50年代對生物視覺的研究。圖像采集設備壹般用於自動接收目標圖像並對圖像進行處理和分析，具有速度快、穩定性好、精度高等特點，具有替代人眼進行識別的發展潛力。
技術-人工智能識別技術的應用與展望" img _ height = " 411 " img _ width = " 985 " data-src = "//imgq 8 . q578 . com/ef/0719/7673 af 372d 35 db。進入21世紀後，傳統的機器學習方法和深度學習被廣泛應用於人工智能識別農業病蟲害的研究中。早期的研究基於靜態的樣本圖像，在復雜的野外環境下識別效果有待提高。深度學習在處理海量數據方面有壹定優勢，可以從大規模數據中自動提取物體特征，使用分類器進行分類識別。與傳統的機器學習相比，深度學習在識別準確率和效率上有明顯的提升，在提高識別準確率和減少R&D勞動投入上有明顯的優勢。
二、人工智能識別茶樹病蟲害的研究現狀
1.人工智能識別茶樹病蟲害的研究進展
據統計，我國有記載的茶樹病蟲害有900多種。過去，這些茶樹病蟲害的鑒定主要依靠植保專家和植保工作者，通過害蟲的形態特征、發生特點和發生時間。傳統的人工識別難以滿足生產需求，給精準防控帶來困難。相比之下，人工智能識別顯然更準確，耗時更少。因此，人工智能在茶樹病蟲害識別中的應用具有巨大的潛力和需求。
隨著人工智能識別技術在農業害蟲識別系統中的發展，茶樹害蟲識別的研究取得了壹定的進展。2008年，秦在專家經驗的基礎上，開發了1套茶園害蟲智能WEB管理系統，該系統包括茶園害蟲識別、害蟲預測和茶園害蟲防治決策三個主要環節，采用形態學識別、圖譜識別和檢索識別進行害蟲識別，是我國早期將人工智能技術引入茶園害蟲防治的代表性研究。在模式識別領域，算法對識別速度和結果的準確性有著重要的影響。吳等人利用BP、和CART等三種算法，構建了茶樹五種尺蠖害蟲的三維空間結構知識庫，對該害蟲的分類識別率在80.00%-86.67%之間。
近年來，卷積神經網絡技術被廣泛應用於圖像人工智能識別領域。通過圖像顯著性分析和卷積神經網絡建立的模型對茶園常見害蟲進行識別，取得了良好的識別效果，提高了不同茶樹病害圖像的識別能力。移動智能設備的快速普及也為害蟲識別的發展提供了壹個可行的方向。
目前，中國農業科學院茶葉研究所與杭州瑞坤科技有限公司合作開發了壹套基於移動終端的智能識別系統，可識別茶園常見害蟲和天敵約80種，操作簡單，識別速度快，準確率高，為茶樹病蟲害診斷提供了可靠途徑。
技術-人工智能識別技術的應用與展望" img _ height = " 860 " img _ width = " 860 " data-src = "//imgq 8 . q 578 . com/ef/0719/4854 e 62 ADC 5438+0 . jpg " src。技術-人工智能識別技術的應用與展望" img _ height = " 710 " img _ width = " 360 " data-src = "//img q8 . q578 . com/ef/0719/d 91 c 59 FFA 3 f 54 DC 5。2.人工智能在茶樹病蟲害識別中存在的問題。
在過去的幾十年裏，人工智能識別技術發展迅速。深度學習在害蟲識別領域的應用以及各種算法的優化，極大地提高了害蟲識別的效率和準確率，但人工智能在茶樹害蟲識別研究中的發展仍存在諸多問題。
壹方面，大部分研究還處於實驗室研究階段，不能滿足實際應用的要求。主要原因是目前大部分研究都是在室內進行的，可以有效排除其他外界幹擾因素的影響。但在實際應用中，茶園環境復雜，光照、天氣等會對圖片的采集產生壹定的影響，病蟲害會被茶葉和嫩芽遮擋，對識別效果產生壹定的影響；二是實驗室研究主要針對靜態害蟲或病害標本，實際應用中則是識別動態茶園害蟲，識別難度較大，識別準確率有待提高；第三，害蟲識別研究中采集的圖片主要在害蟲發生的明顯階段，但在害蟲發生的前期，對采取正確的防治措施有重要作用，這就要求害蟲識別系統的識別能力能夠覆蓋害蟲的完整發生過程。
另壹方面，識別軟件的開發要輕量級、簡單、方便、易操作，以便於各種技術手段的集成。
技術-人工智能識別技術的應用與展望" img _ height = " 1026 " img _ width = " 1246 " data-src = "//imgq 8 . q578 . com/ef/0719/68d 65438。三、人工智能識別技術在茶樹病蟲害識別中的應用前景
雖然人工智能識別技術在茶樹病蟲害識別中的應用還存在壹些問題，但目前，人工智能識別技術在茶樹病蟲害識別方案的設計和實施中已經取得了相應的成果。未來可以在這壹成果的基礎上，向病蟲害監測預警和精準防控方向發展，從而推動數字茶園的建設。
在茶園病蟲害監測預警方面，隨著有效算法的完善，病蟲害識別的準確率和病蟲害危害程度分類的能力將大大提高。通過茶樹病蟲害智能識別、危害程度分級等方法，將單壹的茶樹病蟲害智能識別逐步轉移到多種茶樹病蟲害智能監測預警，充分發揮人工智能的優勢，實現茶園病蟲害的實時、動態、全面監測預警， 不斷優化茶園病蟲害監測預警水平，為茶園病蟲害監測預警提供可靠數據。
在茶園害蟲精準防控中，通過對茶園及當地地理位置的長期、多點智能監測數據，建立茶園害蟲及天敵數據庫。病蟲害爆發時，根據當地的地理位置、氣候、天敵、監測預警信息，及時推送茶園病蟲害發生情況，為茶農提供精準的病蟲害防治措施，避免茶農亂用農藥，促進茶園綠色防控的普及。
茶樹病蟲害識別系統是數字茶園的重要組成部分。未來，茶園智能識別系統不僅僅局限於病蟲害，還可以擴展到茶樹栽培、茶園管理等各個方面，從單壹的茶樹病蟲害識別擴展到茶樹生長、栽培等各個方面的識別和監測，實現多種功能集成於壹個系統，提高茶園數字化管理水平。
本文摘自《中國茶葉》(2022年第6期)，P1-6，茶樹病蟲害人工智能識別的應用與展望。作者:楊鳳水，王誌波，王維彤，張馨心，孫亮，肖強。