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智慧认知成功案例：为农业研究单位提供害虫自动计数系统

原创|实施案例|编辑：王香|2017-09-13 14:29:15.000|阅读 285 次

概述：智慧认知是基于深度学习、人工智能、hash检索算法的识别解决方案，包括证件、发票、在线阅卷等字符识别以及图像识别等方案，专利技术支持企业定制。智慧认知已经成功服务于西门子、福特、松下等100＋大型企业，拥有丰富的实践经验和技术力量，本文介绍了智慧认知在农业研究所的成功案例。

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方案背景：

在农业研究领域中科研人员需要应用诱虫板捕获田间害虫，通过统计诱虫板上的害虫数量， 分析害虫的规模和发展情况。传统的方法需要科研人员人工计算每张诱虫板上害虫的数量，统计过程即花费大量的时间，同时也需要投入大量人员，并且由于人工计数，经常会发生数据不准的情况。

在此情况下农业科研机构迫切需要解决以下问题：

  1. 将科研人员从繁琐反复的计数过程解放出来
  2. 提高计数效率并精准统计实际害虫总数
  3. 批量处理大量诱虫板计数统计问题
  4. 批量处理大量诱虫板计数统计问题

解决方案：

与有关农科研究单位达成合作，利用智能识别技术开发出了害虫自动计数系统。该系统通过人工智能技术，让机器“认识”并“读懂”图片信息。以往需要几个小时才能完成的害虫计数环节，现在可以在短短的几秒钟内完成。在减轻研究人员工作强度的同时，提高统计精确度，为科研部门节约了大量经费。

技术特色：

  • 高适应性：支持野外复杂环境，对图片拍摄质量要求不高。
  • 自动处理优化：图片倾斜、180度、90度自动旋转以及复杂背景裁边；能够识别对象模糊、暗光、过曝等情况。
  • 图片背景处理及去噪：采用专门的查找算法，增加噪点阈值判断功能，可以只对非害虫噪点进行精准去噪，从而极大的减少异常计数出现概率。

同时可根据需求定制针对特定物体的识别，更精确匹配业务场景，实现更多可能！

应用场景：

可广泛应用于需要采集图像识别统计计数的各行业。


标签：扫描识别字符识别条码识别

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