大量数据中学 习特征和模式。 （3） 计算机视觉（CV）：用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和 测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观 察或传送给仪器检测的图像。 （4） 自然语言处理（NLP）：AI重要子领域，使计算机能够理解、生成和处 理人类语言，大语言模型（LLM）是NLP中一种特定类型模型，专注于 根据大型数据集的广泛训练生成和理解文本，如ChatGPT是基于著名大 规 则来预测新的数据点的输出。机器学习分为监督 学习、无监督学习和强化学习三大类。 ·监督学习：使用标记数据进行训练，让模型学习输入特征与输出标签之间 的映射关系，如用于图像识别的卷积神经网络，通过大量标记图像学习识别 不同物体。 ·无监督学习：利用无标记数据发现数据中的内在结构和模式，如聚类算法 将数据点分组为不同的簇。 ·强化学习：智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习 够自动提取特征，适用于高维度、非结构化的数 据，如图像、语音和文本。 ·多层次的特征提取：从浅层的提取低级特征（如边缘、纹理），到中层的提 取中级特征（如形状、部分对象），再到深层的提取高级特征（如整体对 象、语义信息）。这种分层特征提取能力使得深度学习在处理高维度、非结 构化数据（如图像、语音、文本）时表现优异。 ·端到端的学习：直接从原始数据（如图像像素、语音波形）到最终输出 （如图像分类、语音识别）进行端到端的学习，无需人工设计特征。

......................21 2.3 农业病虫害图像识别...............................................................22 2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框 架 23 2.3.2 农业病虫害图像采集方法 ............................... ................24 2.3.3 农业病虫害图像预处理 ...................................................26 2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 ...........................27 2.3.5 农业病虫害模式识别................................. ..47 3.2.3 病害诊断知识推理 ............................................................47 3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 .......................................48 3.3 水产养殖管理专家系统 .............................

审核归档、灾损评估、预案管理等业务处 置，落实火情灾前、灾中、灾后的管理， 全面支撑火情打早、打小、打了 通过热成像感知， AI 算法对动物进行抓 拍识别，同时提供专家鉴定，动物图像 统计分析，实现保护区域内资源库分析、 物种的分布、活跃动物、性别分布等数 据分析，为野生动物科研及保护提供数 据支撑。 通过信息化手段管理和服务好护林人员 队伍、实时管控林区发生的事件，通过 自适应快速扫描：可根据扫描距 离 远 近 ，自适应调整扫描速度， 最高可到 50°/s , 提升巡检效率 快速动态检测：前端每帧进行火 和烟的实时检测， 40 ms 内出 结 果，规避远距离传输图像延 时、 丢失带来的漏检，比后端检测更 快速、更准确、更可靠 厂 7 基于深度学习的 烟雾识别算法 二次判断火点识别 算法 识别率更高 ( 承德项目上 火灾高发期间，遥感卫星发 已 中 * 来开始 已秀放 编辑 万 野生动物监测一张图 野生动物智能监测 野生动物保护 监管总览 智能监测 专家鉴定 图像管理 统计分析 2.3 野生动物保 护 感知抓拍 智能识别 实时告警 专家鉴定 ) 统计分析 感知抓拍 红外感应 自动抓拍 智能识别 鸟类识别 大中型哺乳动 物识别

行业集成度最高的无线智能传感设备 • 已支持超过 30 种第三方传感器，并提供 标准化接口 • 已形成标准化物联网联接管理平台 4 、人工智能能力 • 海量累积数据基础 • 规模计算架构基础 • AI 图像识别 • 种植模型 • 智能预警 • 自动化设备等 农业 +AI 网关 ( 传输层 ) 物联网传感 ( 感知 层 ) SaaS 系统 ( 应用 层 ) 人工智能（决策 层） 、蓝 牙 运营商 3G/4G/5G 网络 低功耗广域物联网 RPMA 网络 ( 混合组网方式 ) 农眼： 行业集成度最高的气 象监测基站 虫感知： 虫情数据采集 农眼全景： 720 度全景图像监控 土壤传感器： 土壤温湿度、 EC 值、 微量元素 CO2 传感器： 二氧化碳浓度监测 PM 值传感器： PM1.0 PM2.5 PM10 监测 水分传感器： 水质、含氧量、 PH 值、 土 地 机 具 加 工 配 送 分 销 零 售 仓储物流 冷链服务 农业金融 信贷服务 农业 养殖 农业 重植 母猪繁殖 优化能力 生猪精准 饲喂能力 环境数据 采集能力 视频图像 识别能力 水肥智能 决策能力 环境智能 调控能力 农机智能调度能力 智能采摘能力 农产品溯源能力 5G 农业智能网关 大数据 云计算 人工智能 精准农业 AI 大脑 政府 企业 科研

...................55 11.6 图像联网设计.............................................................................................................................57 11.6.1 图像联网架构........................ .....................57 5 / 118 智慧粮库建设可行性研究报告 11.6.2 图像资源国标整合.............................................................................................  GA/T74-2000 《安全防范系统通用图形符号》  GA/T 75-94 安全防范工程程序和要求  GA/T832-2009 《道路交通安全违法行为图像取证技术规范》  GA/T833-2009 《机动车号牌图像自动识别技术规范》  GA/T497-2009 《公路车辆智能监测记录系统通用技术条件》  GA/T651-2006 《公安交通指挥系统工程建设通用程序和要求》

生猪精准 饲喂能力 环境数据 采集能力 视频图像 识别能力 水肥智能 决策能力 环境智能 调控能力 农机智能调度能力 智能采摘能力 农产品溯源能力 5G 农业智能网关 大数据 云计算 人工智能 精准养殖场景一（猪舍智能监控） 农业大数据与图像识别技术实现猪场监控，获取猪只信息，提升管理效能，降低料肉比 • 通过摄像头等实时采集图像、视频等数据 • 实时回传农业 AI 大脑对其进行智能分析 精准养殖场景一（猪舍智能监控） 滑轨 摄像头 中 大 型 猪 场 手持 智能 终端 猪 场 农业 大数据平台 存栏盘点：通过视频智能分析，快速盘点存栏数量 健康监测：通过深度摄像头拍 摄的图像判断猪只 体重、背膘， 指导投料量，降低料肉比 部分设备清单 手持式终端 滑轨摄像头 公有云服务 各类传感器 核心网 实施情况：预计 2019 年 10 月实现点数、测量体重、背膘、实时监控等功能落地试点， 精准养殖场景三（猪只精准饲喂） 对于不同生产周期的猪只进行精准投料 建立精准饲喂模型 降低生猪料肉比 精准养殖场景三（猪只精准饲喂） 解决方案 通过管理平台将生猪的基本信息进行可视化展示，摄像头等实时料塔、料线采集图像、视频等数据， 实时回传农业 AI 大脑对其进行智能分析，结合生长周期分析该猪只的理论采食量，对于异常进食 情况进行预警，降低育肥猪的料肉比，提升母猪的繁殖能力 网 关 • 实时余量 --

制，甚至手机终端控制的智能化、精细化的生态农业 模式。 YOUR TEXT HERE PH 值 水果类作物，对土壤要求不 同，碱性 / 酸性 氮磷钾 土壤养份， 含糖量 瓜果的葡萄糖含量，有接触式和非 接触式 图像视频 作物长势，防盗，防火 温度 温度过高，植物疾病发生概 率上升 湿度 土壤湿度过大，植物疾病概 率上升 光照度 瓜果成熟期，光照强度与持 续时间影响甜度 CO2 浓度 不见光作物，浓度过高影响 • • • 海量、准确、精细的环境、 图像、生产数据 数据范围广泛，覆盖作物 整个种植周期 通过 API 接口提供数据服 务 大数据 • • • 提供海量、准确、精细的 环境、图像、生产数据 数据范围广泛，覆盖作物 整个种植周期 通过 API 接口提供数据服 务 农业预测 与分析 提供全面覆盖作物种植环境、图像、生产、气象和遥感数据。 功能服务 平台服务 温室大棚智能控制 用于智能控制温室大棚的放风、卷帘、 滴灌和补光等设备，实现智能化温室 大棚 水肥一体化 针对施肥灌溉场景，建立水肥一体化 系统，精准控制种植过程的施肥灌溉 过程 病虫害防治 基于视频图像识别技术，实现病虫害 识别和防治功能 农产品溯源 结合温室大棚的全过程监测技术，为 农产品溯源提供精准的生长数据

境及森林防火要求，需要借助先进的信息技术对本地的宝贵的林木 资源进行智能化、大范围、大视野、全天候的实时监控，采用智能 识别分析技术、GIS 定位技术、视频监控技术为指挥中心提供远程 的大范围、全天候的实时环境及视频监控图像、林火智能识别并报 警、北斗快速定位现场等，为日常森林违法盗伐与防火管理、遇到 违法盗伐与火灾及时报警，为决策层制定快速高效扑救方案提供可 靠的依据和保障。 根据本项目的规划，以及实地勘察后结合实际情况，需要在 个智慧广播-林区灾害广播应急宣讲系统；XX 个指挥探针-林区人员身份信息采集管控；XX 个指挥北斗-林区车辆 物资定位管理等系统。所有设备采用无线传输方式将数据及视频监 控图像及信号传回监控中心，监控中心需要采用联网监控管理平台 管理，需要采用液晶拼接大屏显示前端数据及监控视频图像等信息。 1.5、建设原则与参考标准 本设计以行业标准作为设计依据，结合现场的具体情况，用最 佳设计方案体现最高的性能价格比，是本方案设计的指导思想，也 5、指挥易-火灾推演及扑救指挥调度系 统统统 通过网格化气象信息采集，在一张图上直观、清晰地 实现对突发火情发展态势进行推演分析。对火场周边危重 目标情况着重标注提醒。 对指挥部及现场移动终端音视频图像实时回传展示， 并对各类应急物资、队伍调拨的直观信息汇集、展示、部 署和指挥调度；实现应急指挥和处置火情的描述、现场态 势、指挥部署、辅助决策及物资和队伍调配等的统一管理 与应用。

县建设总体战略与落地规划中的重要组成部分。 2.2 项目建设目标 本次 S 县大数据资源中心建设项目，将以标准化数据仓库建设为理论基础，以数 据中台建设为目标 ，围绕数字 S 县建设 ，实现全县政务数据、视频图像、物联感知、 社会行业等全区域数据的归集、清洗、加工，提升数据服务化能力，以数据支撑全县各 项政务、社会管理以及经济发展等业务，以业务反补数据，实现业务数据闭环，为全 县经济建设、规划布局、城市管理 建设方案 V 安全可靠的大数据存储和计算能力；满足对数据的离线、实时处理需求，并提供可靠的 PB 级数据处理能力；并建设公共 AI 能力平台，提供智能预测、知识图谱、数据结构化 处理以及图像搜索等通用 AI 引擎与算法能力，为各类数据应用场景提供统一的公共 AI 算法服务 ，使得可以更高效的从数据中获取应用价值 ，进而满足在数字 S 县建设过程 中所涉及到的政务服务、产业经济发展、乡村振兴等智能场景应用需求。具体 对相关业务趋势做出提前预测； 行业知识图谱：基于海量数据 ，结合 nlp 技术打造行业知识图谱； 数据结构化：利用机器学习算法结合大数据处理技术 ，提供对非结构化数据 进行结构化处理的能力与服务； 图像搜索引擎：提供基于 AI 算法对海量图片进行精准搜索服务。 2.3.2 建设数据交换子平台 建设全县统一的数据数据交换子平台 ，形成公共数据归集、交换、共享的核心 枢纽；打通全县各单位之间数据资源共享通道

处置。 2022 数字乡村初步设计解决方案 第29页 3.1.1.1.3 区县边界道路出入口 （1）设备能力建议 1) 要求能够准确捕获、记录通行车辆信息。记录的车辆信息除包含图像信 息外，还包括结构化信息，如日期、时间、地点、方向、车牌号码、车牌颜色、 车身颜色等，还需清晰辨识驾驶员面部特征。 2) 要求能够同步输出道路高清视频录像。 3) 要求能够采集手机 IMSI、移动终端 置。 2022 数字乡村初步设计解决方案 第31页 3.1.1.1.5 环乡村边界道路出入口 （1）设备能力建议 1) 要求能够准确捕获、记录通行车辆信息。记录的车辆信息除包含图像信 息外，还包括结构化信息，如日期、时间、地点、方向、车牌号码、车牌颜色、 车身颜色等，在部分点位还需清晰辨识驾驶员面部特征。 2) 要求能够准确捕获行人的整体和面部特征照片。 3) 要求能够同步输出道路高清视频录像。 乡村边界道路出入口布点 2022 数字乡村初步设计解决方案 第32页 3.1.1.1.6 乡村高速收费站 （1）设备能力建议 1) 要求能够准确捕获、记录通行车辆信息。记录的车辆信息除包含图像信 息外，还包括架构化信息，如日期、时间、地点、方向、车牌号码、车牌颜色、 车身颜色等，还需清晰辨识驾驶员面部特征。 2) 要求能够同步输出道路高清视频录像。 3) 要求能够采集手机 IMSI、移动终端