ATLAS PestAI “愛農(nóng)”農(nóng)業(yè)病蟲害AI（識別）系統(tǒng)是北京愛特拉斯信息科技有限公司研發(fā)的完全自主知識產(chǎn)權(quán)的AI平臺應用產(chǎn)品之一。該產(chǎn)品是基于人工智能圖像技術與大數(shù)據(jù)技術的農(nóng)作物病蟲害、植物識別的多方位應用軟件。結(jié)合多種深度學習算法，使用以往成熟項目中的農(nóng)作物病害圖庫、蟲害圖庫、植物圖庫以及用戶共建圖庫研發(fā)而成。隨著用戶的使用和參與，AI智能識別產(chǎn)品將逐步發(fā)展、完善，成為農(nóng)業(yè)領域的好幫手。
ATLAS “愛農(nóng)” AI系統(tǒng)集“識別功能+專家?guī)旃δ?定位功能+統(tǒng)計功能+地圖功能+科普功能”于一身；系統(tǒng)具備豐富的樣本數(shù)據(jù)類型包含植物、病害、蟲害等圖片樣本數(shù)據(jù)10000種；識別精度85%以上；專家?guī)靵碓从诟鞔蟾咝Ｏ嚓P領域的教授、相關領域的專家，專家數(shù)量在100位左右。
ATLAS PestAI “愛農(nóng)”農(nóng)業(yè)病蟲害AI（識別）系統(tǒng)產(chǎn)品只要將手機對著農(nóng)作物的病蟲害部位拍張照片，就能告訴您該農(nóng)作物所患的病蟲害名稱，提供病蟲害簡介、危害、防治措施等更詳細的知識信息，同時支持專家在線答疑，給出更專業(yè)的在線指導，并能實現(xiàn)病蟲害時空分布情況的全局監(jiān)測，能更好的服務于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者及管理者。
ATLAS PestAI V1.0產(chǎn)品由以下2個部分組成，產(chǎn)品架構(gòu)如下圖所示：
基于AI智能識別技術為農(nóng)戶提供實時在線的病蟲害識別和相關專家專業(yè)的防治指導；為科研機構(gòu)提供全面、海量的病害、蟲害、植物的樣本數(shù)據(jù)；保障政府實時把控病蟲害區(qū)域分布情況。產(chǎn)品主要分為移動端和web端，移動端包括識別、知識、提問，web端包括識別、知識庫、樣本庫、專家科普、統(tǒng)計分析。
產(chǎn)品應用方向：主要應用于農(nóng)業(yè)領域病蟲害識別以及植物識別。
產(chǎn)品發(fā)展方向：重要指標是識別精度、覆蓋品類。ATLAS AI智能識別產(chǎn)品將圍繞核心繼續(xù)開展技術研發(fā)工作。短期目標通過農(nóng)作物、果木、花卉的病害圖和蟲害圖，識別病蟲害類型并提供科學防治方案；根據(jù)積累的數(shù)據(jù)，全局監(jiān)測、預警病蟲害發(fā)生發(fā)展，為農(nóng)業(yè)增產(chǎn)保質(zhì)貢獻力量。中長期目標將識別范圍擴展到林業(yè)、牧業(yè)、動物等，逐漸成長為綜合生態(tài)大數(shù)據(jù)平臺。
以輪播圖的形式展示最新前言文章。點擊其中一張圖片跳轉(zhuǎn)到科普文章詳情頁。
植物庫、蟲害庫、病害庫、簽到四個快捷入口。點擊植物庫快捷入口，跳轉(zhuǎn)到植物庫一級界面。
點擊蟲害庫/病害庫快捷入口，跳轉(zhuǎn)到蟲害庫/病害庫一級界面。
點擊簽到快捷入口，跳轉(zhuǎn)到簽到界面。
根據(jù)用戶瀏覽歷史推薦的科普文章，以列表形式展示，點擊其中一條，跳轉(zhuǎn)到詳情頁。
點擊植物或病害或蟲害，進入識別界面。
拍照或上傳圖片，開始識別，彈出識別結(jié)果。
點擊結(jié)果圖片，進入詳情頁。
點擊植物庫圖片，進入植物庫分類界面，將植物分為糧食作物、油料作物、蔬菜、水果、草植等類別，還支持關鍵字查詢。
點擊任一植物圖片，進入詳情頁。
點擊蟲害庫圖片，進入農(nóng)作物分類界面，支持關鍵字搜索查詢。
點擊農(nóng)作物圖片，進入該農(nóng)作物所患蟲害的圖片列表界面。
點擊其中一張蟲害圖片，進入詳情頁。
點擊病害庫圖片，進入農(nóng)作物分類界面，支持關鍵字搜索查詢。
點擊農(nóng)作物圖片，進入該農(nóng)作物所患病害的圖片列表界面。
點擊其中一張病害圖片，進入詳情頁。
對于識別結(jié)果不滿意的圖片可以進行專家咨詢，實現(xiàn)專家與用戶的交互。
所有用戶所提問題的列表，點擊其中一條，進入到問題詳情。
用戶所提出問題的列表。
點擊其中一條，進入問題詳情。
點擊提問按鈕，進入提問界面，上傳圖片、填寫問題描述、選擇問題類型，點擊發(fā)布。
點擊識別記錄，按時間序列展示識別圖片，點擊圖片進入詳情頁。
點擊收藏，進入收藏列表界面。
點擊積分，進入積分界面。
點擊左側(cè)功能欄“病害識別”或者“蟲害識別”或者“植物識別”，顯示如下圖所示。上傳圖片，點擊“開始識別”按鈕識別圖片。結(jié)果顯示在頁面右側(cè)。
上傳的圖片，需經(jīng)專家判定審核方可入樣本庫。
點擊樣本庫，顯示所有樣本圖片。
點擊未審核照片，彈出審核界面。
點擊取消關閉審核界面；可對圖片進行刪除和審核操作。對于符合條件的圖片（植物可在右側(cè)下拉框中選取對應的綱、目、科、屬、種），點擊通過。
搜索，可以通過植物下級名稱獲取對應的上級名稱。
點擊樣本庫，顯示已樣本圖片列表。
點擊其中已通過圖片，彈出樣本界面。
可對樣本圖片進行刪除、編輯和下載，點擊樣本圖片，可以查看詳情。
點擊樣本庫，顯示所有樣本圖片列表。
點擊其中一張未通過圖片，彈出樣本界面。
可對未通過圖片重新進行編輯。
在病害、蟲害、植物樣本庫中點擊添加樣本。
彈出上傳樣本界面，填寫樣本名稱及其綱、目、科、屬、種，上傳圖片，點擊“立即添加”按鈕，添加樣本。
點擊病害知識庫/蟲害知識庫/植物知識庫，顯示病蟲害知識列表。支持按農(nóng)作物種類、病蟲害名稱進行搜索。
點擊其中一條，進入詳情頁。
專家回答用戶提出的問題，并給出建議等；
| 指標 |
指標值 |
| 植物及病蟲害 樣本數(shù) |
1.可智能識別100多種農(nóng)作物約300多種病害、500多種蟲害，可識別3000多種植物； 2. 植物樣本總量5000000+，病蟲害樣本總量50000+； 3. 植物單一樣本數(shù)量不少于100張，病蟲害單一樣本數(shù)量不少于50張； 4. 每種病害、蟲害、植物均有對應的知識庫描述。 |
| AI識別精度 |
1. 識別精度超過85% |
| AI算法能力 |
1.支持目前主流的著名圖像識別模型（LeNet-5，AlexNet，ZFNet，VGGNet，GoogLenet，ResNet等）。 2. 深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型采用開源方式進行設計與組合，能夠很方便的對模型中的網(wǎng)絡層進行修改，提出適應不同數(shù)據(jù)規(guī)模與特點的新模型。 3. 模型已經(jīng)在已有的植被和病蟲害數(shù)據(jù)集下進行了訓練與優(yōu)化，模型參數(shù)對外公開，可以為新場景的訓練提供遷移學習的初始模型參數(shù)，加快新數(shù)據(jù)集訓練的速度并提高訓練的精度。 4. 算法模型支持對抗網(wǎng)絡訓練，能夠?qū)箼C制引入圖像識別的深度學習模型學習與訓練中，提升模型的魯棒性和泛化能力 |
| AI訓練能力 |
1. AI平臺訓練模型可靠，支持不同平臺、多GPU的快速訓練。 2. 訓練后的模型能夠在主流的計算個人平臺（如PC客戶端的windows，linux平臺，移動端的Android平臺）運行。 3. 也可以在云平臺進行部署，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速上傳和訓練，借助云平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)、模型和程序的便捷訪問。 4. AI平臺支持由簡單到復雜的深度學習訓練過程，不僅適合初學者熟悉深度學習的簡單模型搭建，數(shù)據(jù)組織和訓練的過程，也能夠為專業(yè)研究者提供全面的模型參數(shù)調(diào)制功能，在可視化的界面支持下快速的進行模型的訓練、調(diào)優(yōu)與比較 |
| 數(shù)據(jù)量存儲性 能 |
1. 支持PB級樣本數(shù)據(jù)存儲 2. 數(shù)據(jù)量不受存儲類型和操作系統(tǒng)限制，僅受限于存儲容量本身 |
| 建庫處理性能 |
1. 支持海量樣本數(shù)據(jù)的集群建庫處理 2. 4節(jié)點集群，切片速度不低于500張/秒 |
| 數(shù)據(jù)服務性能 |
1. 并發(fā)訪問用戶數(shù)不低于1000用戶 2. 并發(fā)訪問響應時間低于1秒 3. 服務提供能力不小于20000小時 4. 系統(tǒng)響應時間：<=1秒； 5.數(shù)據(jù)存儲量：>=10G; 6.運行時間限制：24小時運行； 7.數(shù)據(jù)精度：雙精度。 |
客戶可以提出定制需求，我單位根據(jù)用戶需求，重新整合設計，包含：
客戶可直接調(diào)用我司的識別接口，并集成到自有軟件中；
客戶可直接購買我司的樣本庫，利用自己的模型進行樣本訓練。
2019年，公司承擔了蘭州大學中國草業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)研發(fā)建設，建設中國草業(yè)與生態(tài)大數(shù)據(jù)共享服務平臺能夠服務于國內(nèi)草業(yè)研究的需求，使草業(yè)研究成果能夠交流共享。將科研成果服務于草業(yè)行業(yè)的政府部門、廣大行業(yè)部門，廣大農(nóng)牧民。其中植物識別和苜蓿病害識別是其建設重要內(nèi)容。植物識別：根據(jù)web系統(tǒng)中訓練得到的草業(yè)植物識別模型，手機端app拍攝植物照片，在線識別230多類植物科屬種，并給出該植物的形態(tài)特征、地理分布、生態(tài)特征、飼用價值、栽培要點等相關專業(yè)知識。苜蓿病害識別：根據(jù)web端系統(tǒng)訓練得到的苜蓿病害識別模型，基于手機端app上傳的數(shù)碼照片，在線識別給出30種以上相應病害類型及防治措施。
基于上傳的植物照片在線識別植物科屬種，并給出該植物的形態(tài)特征、地理分布、生態(tài)特征、飼用價值、栽培要點等相關專業(yè)知識，提供手機APP。
苜蓿病害診斷：基于上傳的數(shù)碼照片給出相應病害類型及防治措施。
（2）各地級市農(nóng)業(yè)信息化項目
2019年，公司承擔了山西、云南等地級市的農(nóng)業(yè)信息化項目—實現(xiàn)地級市農(nóng)業(yè)信息化平臺與農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心及數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)對接、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)服務等功能，為全市統(tǒng)一農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)交換標準、接口規(guī)范與應用提供支撐引擎，要求實現(xiàn)全市現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)信息分析決策的各個應用系統(tǒng)所采集的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)匯總展現(xiàn)，針對不同應用權(quán)限用戶實現(xiàn)不同的查詢功能，打通市各個業(yè)務部門之間及垂直業(yè)務部門之間數(shù)據(jù)壁壘，根據(jù)數(shù)據(jù)來源和類型，實現(xiàn)組合式批量錄入技術和多維度的農(nóng)業(yè)知識分類，實現(xiàn)各個業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互共享。
其中農(nóng)業(yè)信息化項目中建設智慧植保功能模塊，是通過物聯(lián)網(wǎng)來準確監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害發(fā)生動態(tài)、分析發(fā)展趨勢、形成數(shù)字化預警，開發(fā)AI診斷功能，提供病蟲害專家遠程診斷服務，結(jié)合農(nóng)機設備自動噴藥防治，以提高病蟲害防控能力。即將所有的植保儀器設備整合在一起，再通過物聯(lián)網(wǎng)將設備監(jiān)測到的數(shù)據(jù)回傳至云管理平臺，并形成分析，最后通過專家制定防治方案并發(fā)送給農(nóng)戶，農(nóng)戶能第一時間做好防控，大大提高植保工作的效率和準確率。
基于病蟲害數(shù)據(jù)庫，利用AI技術，開發(fā)智慧植保移動終端APP，利用相機功能能夠識別植物養(yǎng)分，診斷植物健康情況，分析出監(jiān)測報告，并且推進有質(zhì)量保證的防治措施。
開發(fā)專家遠程在線診斷功能，利用攝像頭、圖片識別功能以及借助微信等及時通訊工具，為農(nóng)戶提供問題資料上傳以及及時通訊功能，為遠程診斷提供技術支撐。
開發(fā)飛防植保服務功能，連接飛手與農(nóng)戶。平臺為飛手提供海量作業(yè)訂單、真實土地信息、無人機技術和維保支持。為農(nóng)戶找到專業(yè)、靠譜的飛防隊。農(nóng)戶根據(jù)需求選擇飛防服務相關項目。
開發(fā)植保技術服務功能，構(gòu)建植保服務信息數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)用戶在平臺查詢植保技術相關信息，在線咨詢植保轉(zhuǎn)件、查閱各種農(nóng)產(chǎn)品植保相關技術及案例。
匯總物聯(lián)網(wǎng)采集數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)爬蟲以及已有的存量數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)治理，構(gòu)建病蟲害知識庫、專家?guī)臁?/span>
病蟲害診斷-APP植被識別功能
病蟲害診斷WEB端植被識別功能
專家遠程在線診斷APP功能-設計圖
專家遠程在線診斷WEB功能
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