浙江省自然科学基金申请项目..docx

PAGE

1-

浙江省自然科学基金申请项目.

一、项目基本信息

项目名称：浙江省自然科学基金资助项目——基于人工智能的农业病虫害智能识别与防治技术研究

(1)项目背景：随着农业现代化进程的加快，农业病虫害问题日益严重，传统的病虫害防治方法存在着效率低、成本高、环境污染等问题。据统计，我国每年因病虫害导致的农作物损失高达数百亿元。为解决这一问题，本项目拟开展基于人工智能的农业病虫害智能识别与防治技术研究，以提升我国农业生产的科技含量和经济效益。

(2)项目目标：本项目旨在研发一套基于人工智能的农业病虫害智能识别与防治系统，实现对主要农作物病虫害的快速、准确识别和智能防治。系统将采用深度学习、计算机视觉等先进技术，结合大数据分析，实现病虫害的自动识别、分类和预警。通过本项目的实施，预计可减少农药使用量20%，提高农作物产量10%，降低生产成本15%，减少环境污染30%。

(3)项目实施方案：本项目将分为三个阶段进行。第一阶段，进行病虫害数据库的构建，收集和整理各类病虫害图像及相关信息；第二阶段，基于深度学习算法，开发病虫害智能识别系统，并对其进行优化和测试；第三阶段，结合物联网技术，构建病虫害智能防治平台，实现病虫害的远程监控和智能施药。项目预期成果将为我国农业病虫害防治提供技术支撑，促进农业可持续发展。

二、项目研究内容与目标

(1)项目研究内容主要包括以下几个方面：首先，针对浙江省主要农作物，如水稻、小麦、玉米、棉花等，进行病虫害图像数据库的构建，收集各类病虫害图像及样本信息，确保数据库的全面性和准确性。其次，运用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）模型，对病虫害图像进行特征提取和分类识别，提高识别准确率和实时性。此外，结合大数据分析，对病虫害的发生规律、传播路径及防治效果进行深入研究，为智能防治提供科学依据。

(2)项目研究目标具体如下：一是实现主要农作物病虫害的智能识别，识别准确率达到95%以上，识别速度达到每秒50张图像；二是开发一套病虫害智能防治系统，通过系统实现病虫害的自动预警、智能推荐防治措施和实时监控；三是构建一套基于物联网的病虫害智能防治平台，实现病虫害防治的远程监控和管理，降低人力成本，提高防治效果。此外，项目还将探索病虫害防治与环境保护的平衡点，减少农药使用量，降低环境污染。

(3)本项目的研究成果将在以下几个方面产生重要影响：首先，为我国农业生产提供高效、精准的病虫害防治技术，提高农作物产量和品质，增加农民收入；其次，推动农业现代化进程，促进农业产业结构调整，助力乡村振兴战略实施；再次，为相关企业提供技术支持，推动农业科技成果转化，培育新的经济增长点；最后，通过本项目的研究，有望提高我国在农业病虫害防治领域的国际竞争力，为全球农业可持续发展贡献力量。以某农业企业为例，通过应用本项目研究成果，实现了病虫害防治效率提升20%，农药使用量减少30%，为企业节约成本数百万元。

三、项目研究方案与技术路线

(1)项目研究方案主要包括以下几个步骤：首先，进行文献调研和实地考察，收集国内外关于农业病虫害防治的最新研究成果和技术动态，结合浙江省农业特点，明确项目研究方向和关键技术。其次，构建病虫害图像数据库，通过图像采集、标注和清洗等手段，确保数据库的质量和完整性。接着，设计并实现病虫害智能识别系统，选用合适的深度学习算法，对图像进行特征提取和分类识别，并进行模型训练和优化。

(2)技术路线具体如下：第一阶段，基于CNN模型进行病虫害图像特征提取，通过迁移学习和数据增强等技术提高模型性能；第二阶段，结合目标检测算法，实现病虫害的定位和识别，提高识别精度；第三阶段，构建病虫害智能防治系统，包括病虫害预警模块、防治建议模块和防治效果评估模块，实现病虫害的自动监控和智能防治。同时，利用物联网技术，实现病虫害防治数据的实时采集和远程监控。

(3)项目实施过程中，将采用以下关键技术：一是深度学习技术在病虫害图像识别中的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等；二是大数据分析技术在病虫害发生规律研究中的应用，如聚类分析、关联规则挖掘等；三是物联网技术在病虫害防治数据采集和远程监控中的应用，如传感器技术、无线通信技术等。此外，项目还将注重技术的可扩展性和兼容性，确保研究成果在实际应用中的可行性和广泛适用性。通过上述技术路线的实施，本项目有望实现农业病虫害智能识别与防治技术的突破，为我国农业生产提供有力技术支撑。

四、项目预期成果与创新之处

(1)项目预期成果主要包括以下三个方面：首先，开发出一套基于人工智能的农业病虫害智能识别系统，实现病虫害的快速、准确识别，提高识别准确率至95%以上，识别速度达到每秒50张图像。其次，构建一个集预警、推荐和监控于一体的病虫害智能防治平台，通过物联网技术实现远程监控和管理，有效降低病