AI+虫子,会碰撞出什么火花?
这意味着,往后可能只需要极少的人力,就能保护一整片树林。
辽宁凌源大河南村有一片油松林,树冠红绿相间,分外好看。别搞错,红色不是因为秋天来了,而是因为它们就快要死了,而罪魁祸首正是——红脂大小蠹。
以下为红脂大小蠹侵害油松的“证据”:
油松本本是常青木,但被红脂大小蠹侵蚀过后就会病变泛红,近看会发现树干上满是虫蛀
前方高能预警:心理承受能力弱者、密集恐惧症患者、刚吃完饭的同学慎看!
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准备好了吗?!
啃食树木完了还会产下幼虫,红脂大小蠹留不得
“揪出这些虫子,为林区病虫害防治提供依据“,正是北京林业大学信息学院院长陈志泊、智能感知实验室负责人孙钰要做的。
但他们却遇到两大难题:一是虫子太小,辨别难度大。基层工作人员一般不会鉴别,只靠老师和研究生。二是林区面积大、地形复杂,老师加研究生就8个人,一个暑假也只能跑一个林区,想要监测一整片树林实在是太难了。
孙教授团队的研究生们一到暑假就翻山越岭,一不留神身上就被蚊叮虫咬
面对这种人力搞不定的情况时,他们就想到了人工智能。
4月3日,中国人工智能学会教育工作委员会及多位高校人工智能学科建设代表与百度展开了一场关于深度学习校企合作的探讨,而孙钰就在其中。
会议上,百度校园品牌部高级经理计湘婷提到的一个信息,让孙钰心里一动。2017年,国家发改委正式批复由百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室,建立深度学习的“国家队”。此举正是在国外抢占技术开源先机的情形下,中国想要巩固AI核心竞争力的重要举措。而作为百度旗下深度学习开源平台,PaddlePaddle会为部分使用者提供工程师指导。
孙钰试用过PaddlePaddle,发现它可以让学生从机器学习开始,通过线性回归、简单的梯度下降等基础知识,循序渐进地打下深度学习的理论和实践基础,为学生未来的开发创造提供很大帮助。此刻他想到,为什么不能用国人自己的深度学习框架,开发一个“AI识虫”系统?
百度AI技术生态部总经理喻友平在听取了孙教授的想法之后,当即表示百度愿意提供PaddlePaddle深度学习开源框架,保证能以最快速度获得工程师的指导。当夜,校园品牌部的刘磊就开始和孙钰梳理“AI识虫”的相关需求了。
过去一周的工作,如今一小时搞定:
孙钰和研发团队在百度技术人员的帮助下,使用PaddlePaddle对红脂大小蠹的“虫脸”数据集进行模型训练,再把优化后的模型分发至多个嵌入式设备。他们在林区内布置了多个摄像头,定时拍摄诱捕器内蠹虫影像,使用PaddlePaddle C-API实现诱捕器内蠹虫的离线检测,最后将检测结果通过MQTT协议上报至监测服务器。监测服务器接收消息后,将检测到的虫口数写入MySQL数据库;并利用Django API启动服务,读取数据库中蠹虫检测结果,在百度地图上显示相应地点的虫口数。
传统诱捕器里装了高清摄像头,为红脂大小蠹拍全方位“写真”
在项目推进过程中孙教授表示:“与其他深度学习平台相比,PaddlePaddle在一些API接口方面会更加友好。虽然目前缺乏典型案例,但在不久的将来,随着平台在各个场景的广泛应用,优势会愈加明显。通过借用PaddlePaddle深度学习开源框架的技术能力,我们的AI识虫项目将取得巨大突破!”
孙教授在实验室进行数据测试,提升识别率
目前“AI识虫”系统的识别准确率达到90%,与专业人士识别准确率相当。而且效率大大提高,以往人工检测需要一周的工作量,现在用自动检测一小时内就能处理完。工作人员几乎可以免去翻山越岭回收数据之苦了。
AI识虫系统运行后,不用上山就能获得整个林区的规律性数据
AI赋能行业,用技术履行社会责任
百度与北京林业大学合作的“AI识虫”项目,不是PaddlePaddle深度学习框架第一次对行业赋能,但可能是更有深远意义的一次。
根据国家林业局森林病虫害预测预报中心发布的2018年全国主要林业有害生物发生趋势预测显示,重大外来林业有害生物仍呈扩散态势:红脂大小蠹在内蒙古和辽宁将进一步扩散;松材线虫病在南方跳跃式扩散;薇甘菊在珠三角向两翼扩散加剧,在广西、云南有跳跃式发生可能……与之相对的,是监测人力的匮乏。
如何引入智能化手段监控病虫害,建立智能森林系统,开启保护生态环境的“智能模式”,不仅是摆在相关从业者面前的行业课题,也是关乎长远发展的生态问题。百度与北京林业大学团队合作的“AI识虫”项目,承担了其作为人工智能领先企业的社会责任。事实上,随着百度AI赋能行业进程的加快,百度的目光也陆续聚焦到民生领域、弱势群体,推进了诸如“百度AI寻人”“百度搜索无障碍”等项目。相信随着百度AI技术的不断开放,社会组织会利用百度AI技术来为社会提供更多服务。
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