
一、系統(tǒng)定義與學(xué)術(shù)定位
托普云農(nóng)便攜式作物健康A(chǔ)R分析系統(tǒng)(靈稷系列,型號(hào) TP-AR-1A/1B/1C,浙江托普云農(nóng)科技股份有限公司研制)是基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented Reality, AR)第一視角成像、計(jì)算機(jī)視覺(Computer Vision)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)作物表型識(shí)別算法、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備協(xié)同控制構(gòu)建的可穿戴式田間智能作業(yè)終端。該系統(tǒng)以頭戴式 AR 眼鏡為載體,通過機(jī)載高清可見光攝像頭采集作物冠層及單株圖像,在邊緣端運(yùn)行預(yù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型完成病害/蟲害種類判別、作物生育期判定、株高/莖粗/夾角/冠層覆蓋度等表型參數(shù)提取及蟲體計(jì)數(shù),并將分析結(jié)果以 AR 懸浮圖層實(shí)時(shí)疊加于操作者視野中,同時(shí)聯(lián)動(dòng)田間物聯(lián)網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)與植保設(shè)施,實(shí)現(xiàn)"即視即分析、邊走邊診斷"的田間作物健康快速評(píng)估與農(nóng)事輔助決策。
二、硬件架構(gòu)與感知單元
AR 可穿戴顯示與交互模組:采用雙目光波導(dǎo)或自由曲面光學(xué)顯示方案,內(nèi)置高清微顯示屏,配合頭環(huán)式輕量化框架,支持語音指令、頭部姿態(tài)追蹤及實(shí)體按鍵多模態(tài)交互,巡檢過程中無需手持設(shè)備,保持雙手自由操作農(nóng)具。
機(jī)載可見光成像單元:集成高像素 CMOS 攝像頭(支持自動(dòng)對(duì)焦與光學(xué)/數(shù)碼變焦),以第一視角采集植株葉片、莖稈、穗部及冠層圖像,為表型算法與病蟲害識(shí)別模型提供標(biāo)準(zhǔn)化輸入圖像。
嵌入式邊緣計(jì)算單元:內(nèi)置 SoC 芯片組與本地 AI 推理引擎,加載托普云農(nóng)自研田間作物表型與病蟲害識(shí)別模型庫,在無外網(wǎng)條件下亦可完成離線圖像推理與結(jié)果渲染。
環(huán)境感知與定位模塊:集成溫濕度傳感器、電子羅盤、加速度計(jì)及 GPS/北斗 定位,記錄采樣點(diǎn)的地理坐標(biāo)與微環(huán)境參數(shù),使每張識(shí)別圖像附帶時(shí)空與氣象標(biāo)簽。
物聯(lián)網(wǎng)通信與協(xié)同接口:支持 Wi-Fi、藍(lán)牙及 4G/5G 通信,可接入托普云農(nóng)植保物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái),實(shí)時(shí)同步蟲情測報(bào)燈、小型氣象站、土壤墑情儀的監(jiān)測數(shù)據(jù),并對(duì)灌溉電磁閥、卷簾機(jī)、補(bǔ)光燈等設(shè)施進(jìn)行語音或界面觸控遠(yuǎn)程啟停。
三、軟件功能模塊與算法邏輯
病蟲害與害蟲智能識(shí)別:對(duì)采集到的病斑葉片或田間害蟲圖像,運(yùn)行基于大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的病害分類與目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò),識(shí)別水稻、小麥、玉米、果蔬等主栽作物的常見真菌性/細(xì)菌性/病毒性病害及主要害蟲種類,輸出病/蟲名、置信度及推薦防治措施摘要。
作物生育期判定:依據(jù)株型形態(tài)特征(分蘗數(shù)、旗葉展開、幼穗分化、抽穗/開花/灌漿等外觀指征),結(jié)合物候模型判斷水稻、小麥等大田作物當(dāng)前生育階段,輔助確定肥水管理及病蟲害防治關(guān)鍵窗口期。
作物表型參數(shù)提取:通過單株或群體圖像的空間幾何解算,估算株高(基于參照標(biāo)尺或已知相機(jī)內(nèi)參)、莖粗(局部邊緣檢測)、葉夾角(向量法線計(jì)算)、冠層覆蓋度(綠色像素占比分割)及種子計(jì)數(shù)(顆粒目標(biāo)檢測),滿足育種篩選與高產(chǎn)栽培監(jiān)測需求。
智能數(shù)蟲與蟲害調(diào)查:針對(duì)田間調(diào)查場景,對(duì)拍攝區(qū)域內(nèi)可見害蟲進(jìn)行目標(biāo)檢測與實(shí)例分割,自動(dòng)統(tǒng)計(jì)個(gè)體數(shù)量并生成帶 GPS 標(biāo)記的調(diào)查記錄,替代紙質(zhì)踏查表格。
經(jīng)作農(nóng)事 AR 操作指引:針對(duì)葡萄疏果、茶葉采摘等需經(jīng)驗(yàn)判斷的精細(xì)農(nóng)事,系統(tǒng)在視野中疊加半透明標(biāo)記框指示宜摘除果?;蜻m采芽葉位置,將隱性專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可視化操作引導(dǎo)。
IoT 數(shù)據(jù)疊加與設(shè)施控制:AR 界面實(shí)時(shí)浮顯同步獲取的氣溫、相對(duì)濕度、光照強(qiáng)度、土壤含水量等環(huán)境參數(shù),超觸發(fā)視覺與語音告警;可通過語音命令或界面按鈕控制關(guān)聯(lián)灌溉、通風(fēng)、遮陽設(shè)備。
四、典型工作流程
佩戴與初始化:操作人員佩戴 AR 眼鏡開機(jī),系統(tǒng)自動(dòng)完成傳感器校準(zhǔn)、模型加載及與指定物聯(lián)網(wǎng)基站的網(wǎng)絡(luò)握手。
第一視角圖像采集:田間行進(jìn)中,操作者注視目標(biāo)植株或通過語音指令"拍照",攝像頭捕獲葉片、莖稈或冠層圖像。
邊緣端 AI 推理:嵌入式單元調(diào)用對(duì)應(yīng)算法模塊(病害識(shí)別/表型估算/數(shù)蟲等),完成圖像預(yù)處理、特征提取與分類回歸計(jì)算。
AR 增強(qiáng)可視化反饋:分析結(jié)果(病名及建議、株高數(shù)值、生育期標(biāo)簽、疏果標(biāo)記框等)以懸浮 UI 元素疊加呈現(xiàn)在視野對(duì)應(yīng)空間位置,同步語音播報(bào)關(guān)鍵信息。
數(shù)據(jù)歸檔與云端同步:帶有時(shí)空標(biāo)簽的識(shí)別結(jié)果、原始圖像及環(huán)境參數(shù)存儲(chǔ)于本地,并在有網(wǎng)絡(luò)時(shí)上傳至云端植保平臺(tái),供 PC 端與移動(dòng)端回溯、匯總統(tǒng)計(jì)與趨勢(shì)分析。
物聯(lián)設(shè)備聯(lián)動(dòng)干預(yù):依據(jù)診斷結(jié)論(如確認(rèn)病害且溫濕條件適宜侵染),操作者通過語音直接觸發(fā)關(guān)聯(lián)噴藥機(jī)預(yù)約或調(diào)整灌溉策略,形成"診斷—決策—處置"閉環(huán)。
五、關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)
第一視角 AR + 邊緣端作物視覺算法融合:將計(jì)算機(jī)視覺病害診斷與表型測量直接嵌入可穿戴 AR 交互流,消除手持終端反復(fù)取放造成的操作中斷,實(shí)現(xiàn)田間連續(xù)巡查與即時(shí)診斷的統(tǒng)一。
多任務(wù)表型 AI 模型庫:同一硬件平臺(tái)上集成病害/蟲害分類、生育期判別、幾何表型參數(shù)解算及顆粒計(jì)數(shù)等多類輕量化深度網(wǎng)絡(luò),用戶可按需選配激活功能模塊。
農(nóng)事操作 AR 增強(qiáng)指引:將依賴熟練工經(jīng)驗(yàn)的疏果、采茶等操作轉(zhuǎn)化為算法驅(qū)動(dòng)的可視化指令,降低技術(shù)門檻,利于標(biāo)準(zhǔn)化農(nóng)事推廣。
本地—云端協(xié)同與 IoT 聯(lián)動(dòng):既可在無網(wǎng)環(huán)境獨(dú)立完成識(shí)別診斷,又能與現(xiàn)有蟲情、氣象、土壤監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)及水肥設(shè)施雙向交互,融入數(shù)字農(nóng)業(yè)整體管控體系。
六、核心功能
1.取代手機(jī)、解放雙手:用戶無需手持設(shè)備,通過語音交互、手勢(shì)動(dòng)作、操作按鈕的形式即可將環(huán)境設(shè)備信息、病蟲害信息等展示在大屏上,解放雙手應(yīng)對(duì)復(fù)雜農(nóng)藝動(dòng)作。
2.?多模態(tài)人機(jī)交互方式:AR眼鏡是一款互動(dòng)性終端設(shè)備,通過虛實(shí)融合、AI算法及物聯(lián)網(wǎng)(IOT)技術(shù),實(shí)現(xiàn)設(shè)備展示和物聯(lián)控制、病蟲害識(shí)別、表型識(shí)別及葡萄疏果、果樹剪枝等農(nóng)事操作指導(dǎo)能力,支持用戶通過手勢(shì)、語音、按鈕的形式進(jìn)行直觀的交互,為設(shè)施農(nóng)業(yè)與大田種植提供智能化管理工具。
3.農(nóng)事操作指導(dǎo):依托AR+AI技術(shù),通過眼鏡搭載4800W攝像頭實(shí)時(shí)捕捉葡萄果穗圖像,結(jié)合內(nèi)置葡萄疏果模型,自動(dòng)識(shí)別需疏除的冗余果粒,實(shí)現(xiàn)葡萄疏果作業(yè)的精準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)化管理,讓人人都成為農(nóng)事操作專家。
4.病蟲害識(shí)別防治:農(nóng)戶在田間巡檢過程中,通過佩戴AR眼鏡對(duì)田間作物的未知病蟲害信息進(jìn)行拍照。依托AI眼鏡的邊緣計(jì)算能力實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)對(duì)作物的病蟲害信息進(jìn)行識(shí)別標(biāo)記并提供大模型防治建議,做針對(duì)性的農(nóng)事行為推送,形成病蟲害防治閉環(huán)管理。
5.多場景應(yīng)用融合:系統(tǒng)集成田間巡檢、田間病蟲害調(diào)查、科研助手、葡萄疏果、果樹剪枝、茶園采茶等多場景應(yīng)用,為農(nóng)戶打造一款多場景協(xié)同融合的智能AR硬件設(shè)備。
6.物聯(lián)控制、智能監(jiān)測:可根據(jù)當(dāng)前作物種植情況、長勢(shì)及生育期階段,當(dāng)設(shè)備環(huán)境或土壤等信息超出作物當(dāng)前適宜生長的溫濕度時(shí)能起到監(jiān)測預(yù)警的作用,通過AR眼鏡對(duì)電磁閥、水泵、卷簾、灌溉、排風(fēng)扇等設(shè)施終端設(shè)備進(jìn)行手動(dòng)語音控制,保證作物正常生長。
7.智能數(shù)蟲:借助便攜式田間調(diào)查工具,算法可識(shí)別13種重要害蟲,以語音和屏幕文字的形式提示相應(yīng)的識(shí)別結(jié)果,實(shí)現(xiàn)植保田間調(diào)查病蟲害精準(zhǔn)識(shí)別計(jì)數(shù)。
七、學(xué)術(shù)意義與技術(shù)價(jià)值
該系統(tǒng)將傳統(tǒng)依賴人工目測經(jīng)驗(yàn)判斷、紙質(zhì)記錄的田間作物健康巡查與表型調(diào)查方式,升級(jí)為可穿戴 AR 引導(dǎo)、算法輔助、具時(shí)空標(biāo)記的結(jié)構(gòu)化數(shù)字信息采集范式,縮減了從癥狀觀察到防治決策的時(shí)延,降低了基層人員對(duì)植保與育種專業(yè)經(jīng)驗(yàn)的依賴門檻。其"第一視角成像—邊緣端多任務(wù)深度學(xué)習(xí)推理—AR 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)反饋—IoT 設(shè)施聯(lián)動(dòng)"的技術(shù)路線,為田間作物健康狀況的快速定性定量評(píng)估、植保測報(bào)信息化及精準(zhǔn)農(nóng)事標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施提供了可國產(chǎn)化的硬件與算法平臺(tái)。
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