农业病虫害智能化诊断与防治AI平台
建设拍照即识别的病虫害智能诊断小程序与防治知识库平台
项目摘要
为某市农业技术推广中心建设的病虫害智能诊断AI平台：小程序拍照识别水稻、茶树、油菜病虫害并输出防治方案，配套知识库与数据留存体系，180个工作日交付上线。
项目背景
农户和种植户普遍缺乏专业知识，难以准确识别害虫种类，无法及时获得专业技术支持，防治措施选择困难；化学农药的盲目使用既增加成本，也带来生态环境负担。农业技术推广人员同样需要趁手的工具，帮助农户在田间现场完成病虫害识别并给出科学指导。
某市农业技术推广中心启动农业病虫害智能化诊断与防治AI平台建设，目标是让农户"拍照即识别、识别即有方案"，实现病虫防治早发现、早预防、早解决。
病虫害识别功能
从一张叶片照片到防治方案
拍照/图库上传
现场拍照或从图库上传虫害图像，田间即可发起识别
多种类识别
支持水稻、茶树、油菜等作物的多种病虫害识别，微小害虫结合叶片病变症状连锁推导
识别结果整合输出
结合内部知识库输出病虫害名称、置信概率与防治方案
知识库与数据体系
让平台越用越准
作物维护
按作物录入信息，关联害虫类型与病变状态
药剂信息维护
药剂与病虫害关联，明确使用量与适用范围
图片留存再训练
用户上传图片留存积累训练素材，持续完善识别模型
上报数据分析
记录上报经纬度与病虫害信息，支撑发生规律分析
技术方案
平端结合卷积神经网络与Transformer技术开发：客户端为微信小程序，管理端为WEB应用，AI服务层由图像识别引擎与结果分析引擎组成，图像预处理引入超分辨率模型增强低质量图片的识别效果，生产部署采用GPU加速计算。项目同时预留无人机数据接口模块，为大范围农田航拍监测识别预留扩展能力。
为保障识别效果贴近真实使用场景，项目按每种病虫害数百张高清样本的标准准备训练素材，覆盖不同角度与生长阶段，并辅以数据增强训练；面向农民/种植户、农业技术推广人员、植保植检与科研教育等多类用户群体设计使用场景。
项目概览
常见问题
农户如何使用病虫害识别功能？
在微信小程序中现场拍照或从图库上传叶片照片，AI自动识别病虫害种类并给出置信概率，同时结合知识库输出对应的科学防治方案。
平台支持哪些作物？
本项目支持水稻、茶树、油菜三类作物的病虫害识别；平台按作物维护知识库，可按需扩展新的作物与病虫害类别。
识别效果如何持续提升？
用户上传的图片会留存作为再训练素材，配合每种病虫害数百张样本的初始训练集与数据增强，识别模型随使用持续优化。
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