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项目年度编号
2000240006
中图分类号
TP391.4
成果公布年份
2020
关键词
油茶有害生物图像识别系统 木本油料植物 神经网络
成果简介
一、课题来源与背景：油茶(Camellia spp.)原产和主栽于中国，为世界四大木本油料植物之一，其主要产品茶油的不饱和脂肪酸含量超过90％，有“东方橄榄油”的美誉。近年来，中国油脂油料的进口连年增长，2017年植物油总进口(含油料折油)达到2，770万吨，中国食用植物油的自给率已由本世纪初的60％下降到30％左右，油茶等木本粮油产业发展作为粮食生产的重要组成部分，已事关国家粮食安全。广西是中国三大油茶重要产区之一，油茶产业发展基础好、条件优越、潜力巨大，现有油茶林680万亩，年产茶籽25万吨、茶油6.5万吨，3项指标均居全国第三位。该区2018年开始全面实施千万亩油茶基地、千亿元油茶产业的“双千”计划，扩大油茶种植规模，提高油茶质量效益，优化油茶产业结构，实现油茶产业发展质量、效益双提升，努力将油茶产业打造成为带动农民增收致富的支柱产业，成为长期巩固精准脱贫成效的“压舱石”。有害生物的识别是防控工作的前提，随着油茶种植面积和规模的扩大，有害生物防控的压力不断增大，随之而来的是油茶产业发展对有害生物快速识别的迫切需求，一方面熟悉油茶有害生物的基层生产人员和技术人员缺口较大，另一方面提升基层生产人员和技术人员油茶有害生物识别技能的难度同样极大。构建油茶有害生物图像识别系统，提高油茶有害生物群防群控能力，普及有害生物防控技术，对保障该区油茶产业健康快速发展、加快山区乡村振兴具有重要意义。
二、技术原理及性能指标：采集大量油茶有害生物照片建立样本库，基于卷积神经网络训练油茶有害生物识别模型，在模型基础上研制油茶有害生物图像识别系统，可对苗圃、林地的油茶有害生物进行实时快速识别，并链接有害生物防治知识库给予防治建议。
三、技术的创造性与先进性：率先基于人工智能研建油茶有害生物识别模型，开发小程序通过移动客户端(手机等)实现了油茶重要有害生物的实地实时识别。
四、技术的成熟度，适用范围和安全性：识别部分：基于深度学习框架，开发语言为，Python；应用部分，接口制作开发语音为JAVA，前端展示基于HTML5和小程序。技术成熟、稳定，建成系统安全可靠。适用油茶常见有害生物识别。
五、应用情况及存在问题：该研究成果已在广西油茶林地、苗圃小范围试用。
完成单位
广西壮族自治区林业科学研究院
完成人
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