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[读创网]深圳科学家协同开发入侵植物实时监测平台，无人机+AI“眼睛”识别“植物杀手”

读创/深圳商报采访人员张妍通讯员赵华
4月5日 ， 采访人员从中国农科院深圳农业基因组研究所（下称“基因组所”）获悉 ， 该所研究员万方浩、钱万强及其团队近日完成了基于无人机和深度学习的入侵植物薇甘菊在线识别与野外无人机智能监测技术平台 ， 在《农业科学学报》（《JournalofIntegrativeAgriculture》）2020年第5期发表研究论文 ， 为薇甘菊的在线监测提供了新方法 。
[读创网]深圳科学家协同开发入侵植物实时监测平台，无人机+AI“眼睛”识别“植物杀手”
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论文截图
【[读创网]深圳科学家协同开发入侵植物实时监测平台，无人机+AI“眼睛”识别“植物杀手”】被称为“植物杀手”的薇甘菊 ， 是“世界上最具危害的100种入侵生物”之一 ， 原产于南美洲和中美洲 ， 现已广泛传播到亚洲及太平洋热带地区 ， 成为当今世界热带、亚热带地区危害最严重的植物之一 。 1984年 ， 薇甘菊首次在深圳被发现 ， 迅速扩散至广东、广西、海南和云南等地 ， 严重破坏农林生物多样性 ， 威胁农林业生产 。
见过薇甘菊的人都知道 ， 薇甘菊是一种绿色攀爬植物 ， 它与附主植物在可见光下视觉辨识度低 ， 分布无规律 。 加上野外环境复杂多变 ， 一般检测方法很难实现对薇甘菊的在线精准识别 。 科研人员们通过无人机采集野外薇甘菊的高清彩色图像 ， 构建基于深度学习的卷积神经网络模型（MmNet）对薇甘菊目标进行识别 。
科研人员介绍 ， 卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建 ， 也就是模拟“眼睛”进行识别 ， 而且可以不断学习 。 经训练、验证和测试 ， MmNet对薇甘菊的识别准确率高 ， 且能较好适应野外环境中光照不均匀和地形变化导致的目标尺度不一致的情况 。
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多种入侵植物智能实时监测与可视化技术平台
研究团队还基于MmNet ， 发展出了多种入侵植物智能实时监测与可视化技术平台(IPAsNet) 。 目前 ， 该平台能同时智能监测入侵植物40多种 ， 包括薇甘菊、凤眼莲、藿香蓟、白花鬼针草等 ， 总体监测准确度超过93% 。 目前 ， 该平台正升级改造中 ， 争取同时智能识别监测入侵植物200种以上 。
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万方浩（第一排右8）、钱万强（第一排左8）与部分IAS1000合作成员合影
2017年11月 ， 基因组所在第三届国际生物入侵大会上牵头发起“1000种入侵生物全基因组计划(IAS1000)”国际合作计划 。 此次研发的多种入侵植物智能实时监测与可视化技术平台(IPAsNet)是IAS1000计划实施以来的另一个重要成果 ， 将于近期发表 。
据了解 ， 该系列研究得到了国家自然科学基金青年科学基金项目、广东岭南现代农业科学与技术实验室、深圳市项目、大鹏新区项目、农业农村部华南作物有害生物综合治理重点实验室开放基金和南宁市重点研究计划项目等基金的共同资助 。 中国农业科学院深圳农业基因组研究所钱万强研究员和万方浩研究员为共同通讯作者 ， 中国农业科学院深圳农业基因组研究所的乔曦助理研究员与广西大学李岩舟副教授为共同第一作者 。 此外 ， 西北农林科技大学和广州地理研究所也参与了该研究 。


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