注数据进行训练，以充 分学习数据中的规律。训练深度神经网络需要 GPU、TPU 等高性能计算资 源，因为其参数量和计算复杂度较高。 ·采用多种网络结构：如适用于图像处理的卷积神经网络，适用于序列数据 的循环神经网络，适用于自然语言处理任务的 Transformer，以及适用于生 成任务的生成对抗网络。 计算机视觉 使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟， 是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够 请务必阅读末页的免责声明 12 / 30 [Table_PageText] 行业专题研究|农林牧渔 括基因序列、表达谱和蛋白质相互作用等，从而高精度地预测基因的潜 在功能。同时，AI还能够分析复杂的基因相互作用，从分子水平上揭示 基因如何协同影响植物性状。此外，AI有助于整合包括基因组学、转录 组学、 数据融合与功能 基因预测 整合多源数据（如基因型、表型、环境数据），预测功能基 因和优异等位基因，指导遗传改良。运用 AI 深度学习算法 快速解析海量基因组数据，定位关键基因；通过对已知基因 功能和序列的学习，建立模型来预测未知基因的功能。  数据融合：全流程智慧育种平台实现针对基因测序数据的变 异位点计算加速 110 倍，基因型过滤加速 25 倍以上，群体 遗传学分析加速 1000 倍以上。

据、作物 生长数据、市场数据等。这些数据的质量和完整性直接决定了模型 的训练效果。因此，数据预处理是微调方案中的关键步骤，主要包 括数据清洗、归一化、特征工程等。同时，还需要考虑数据的时间 序列特性和空间分布特性，以确保模型能够捕捉到农业数据的动态 变化和区域性差异。 接下来，需要明确模型的目标任务。不同的农业应用场景对模 型的需求不同，例如，在病虫害预测中，模型需要具备较高的分类 条件的突变或病虫 害的爆发。为此，可以采用在线学习或增量学习的方法，使模型能 够在新的数据到达时快速更新。 以下是需求分析与规划的关键点： 1. 数据预处理：清洗、归一化、特征工程，处理时间序列和空间 分布特性。 2. 任务定义：根据具体应用场景选择分类、回归或多目标优化任 务。 3. 训练数据量：通过数据增强和迁移学习减少数据依赖，提高小 样本性能。 4. 实时性要求：采用在线学习或增量学习，确保模型能够快速响 统一、缺 失值处理以及异常值检测等。数据清洗是为了去除重复、错误或冗 余的记录，确保数据的准确性和唯一性。格式统一则是将来自不同 来源和格式的数据转换为模型能够处理的标准化格式，例如将时间 序列数据转化为统一的时间戳格式，或将空间数据转化为标准的地 理坐标系统。 对于缺失值的处理，可以采用插值法或基于机器学习模型的预 测方法进行填补，具体选择取决于数据的特性和缺失程度。异常值 检测

河北项 目 上 平均每天每台 0.6 条误 报， 误报率远远低于行业标准要 求的每万公顷不大于 3 条 ) 高性能 GPU 架构，承载 算法能力更强 专业算法团队多年烟雾研 究，基于视频序列识别 全国各地落地项目大量素 材样本为基础 逐帧高效检测火点 形态学、温度分布、火焰 纹理特征二次综合分析 2.1.4 灾时监测报警 - 视频智能监 测 1 01-4 aeu05 支持远 程调节激光光轴 报警更准确 ■ 具备媲美小型服务器的算力能力， 更快识别目标，更快进行告警 ■ 烟火算法领跑行业，误报率远低 于行业标准要求 ■ 烟雾算法加入视频序列功能 ■ 新增姿态感知功能，使火点定位 更准确 □ 400 万可见光，自 研的热 成像探测器，双通道支持 陀螺稳像，图像效果更佳 ■ 双光转台 具备 3km 激光 补 光，满足多数场景可

联合指揮 余火探查 B 莒性SgGPU架构 i 苜法能力更强 识别率更高(承德项目上 火灾高发期间 ，遥感卫星发 现的火情 ，全部识別发规 ， 无一漏报 ） 可 专业苜法固队多年烟秀研 究，基于视頻序列识别 基于深度学习的 烟111 ^ 别@ 法 光 全国咨地蓮地顶目大垣素 / 材_ 本为基ai 复核 误报率更低（ 河北项目上 平均每天每台£).&条误报 ， 误报率远远低于行业际准要 求的每万公顷不大于3祭 热成像重载云台 系统更稳定 设备更易用 报警更准确 ■ 具S®美小型限g器的算力能力 ^ 更快i只别目标 ，更快进行告警 ■ 烟火算法领跑行业 ，误抿率远低 于行业标准要求 ■ 烟雲算法旭入视频序列功能 ■ 新增姿态感知功能 ，使火点定位 更准确 ■ 4CH)万可见光 ，自研的热 ■ 支持智能雨刷 ，自动判断 ■ 支持竟幅电压，运行更稳 成像探测器 ，双通道支持 雨量进行摆动 陀蜾稳像

度反演的农作物病虫害受灾程度，并监测农作物病虫害发生面积，实现农作物病虫害的区域尺度的空间制图和发 生程度分级。结合时间序列数据分析技术和气象数值预测技术对农作物病虫害监测进行预警。 气象灾害监测 病虫害监测 经营主体监管 可以实时查看单个农场的详细情况，包括农场介绍、 经营情况、投入品使用情况、种植品种和地块详情

据项映射到某个给定的类别中，可以应用到涉及应用分类、趋势预 测中。 （2）回归分析 16 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达 数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数 据序列的预测及相关关系的研究中去。 （3）聚类 聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性 和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似 性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很 L 等）、NoSQL 35 数据存储，如 HBase、Phoenix、MongoDB、Hive 等、非结构化 数据存储，如 TXT 文本、FTP、ElasticSearch、HDFS 等、时间序列 数 据 库 数 据 存 储 ， 如 OpenTSDB 等 、 接 口 数 据 （Restful、Webservice）等不同数据源抽取数据，实现对多源异构数 据的汇聚融合。  全面的数据资产管理 如 HBase、Phoenix、MongoDB、Hive 等； 3. 非 结 构 化 数 据 存 储 ， 如 TXT 文 本 、 FTP、ElasticSearch、HDFS 等； 4. 时间序列数据库数据存储，如 OpenTSDB 等。 离线同步数据集成工具提供对业务方数据库进行抽取监控的功 能，对数据源头的数据资源能够进行统一清点，并能够在复杂网络 情况下对异构的数据源进行数据同步与集成，系统支持离线数据的

栏中的即时回放按钮，便开始按照预定的时间参数回放该路视频。通过点击即 时回放窗口工具栏中的实时视频按钮，用户可随时返回实时视频播放模式。 支持时序切换模式显示实时视频。在时序序列自动切换播放过程中，用户 可以手动对时序序列进行切换或者暂停切换只显示当前视频 支持摄像机名称和时间日期等信息的叠加 11.9.10 录像检索与回放 支持在实时视频播放模式下进行即时快速回放 用户可以通过将单个摄

的标记为计算机视 觉识别个体提供图像特征，实现个体的计算机视觉定位。其将圈舍划 分成采食区、饮水区、休息区和排泄区，根据计算机图像处理结果记 录 的个体的区域来统计动物的行为。 采用直接序列图像差分提取前景像素变化情况作为视觉图像特 征分析动物行为。在基于计算机视觉的动物异常行为监测方面，通过 在动物体表绘制数字标识以辅助计算机图像处理识别个体，建立了一套 基于计算机视觉的排泄行为监测试验系统。 和农田生产系统模型 (APSIM) 是其中的杰出代表，但还 在不断充实与完善；注重土壤过程，如土壤养分和水分以及有机质过程 的密切关系，明确土壤养分动态关系与作物生长的机理过程；注重轮作 序列、休闲、地面留茬以及同土壤有关的土壤侵蚀、土壤结构衰退和土 壤酸化等过程的定量化。从而增强作物生产决策支持系统的综合性决策 能 力 。 (3)多学科合作和交叉将日益受到重视。在作物生长模拟模型、

提供分词、词性标注、命名实体识别三大功能，支撑自然语言的准确理解，输入中 文句子 ，即可获得该句的依存句法结构信息。 多语言分词 将连续的自然语言文本 ，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列。 DNN 语言模型 输入中文句子 ，即可获得句子的通顺程度。 词义相似度 依托海量优质数据和深度神经网络技术，通过词语向量化来计算两个词之间的相似 程度。 关键词标签

3.1-18 车辆检测流程图 整个检测过程分为以下几个步骤： 1、由高清摄像抓拍主机获取实时的视频流。 2、利用背景差分算法检测运动前景。首先通过初始多帧视频图像的自学习 摄像机视频序列 前景区域检测 背景更新 车辆跟踪 是否到达触发线 触发 车辆检测 是 否 2022 数字乡村初步设计解决方案 第55页 建立一个背景模型，然后对当前帧图像与背景模型进行差分运算，消除背景的影