神农AI

本项目旨在研发一套基于VGG16与定制化CNN深度融合的轻量化水稻病害智能识别系统，以解决传统人工诊断效率低下、成本高昂及现有AI模型在复杂农田环境下泛化能力不足等核心问题。系统通过多尺度特征融合架构与Triplet Attention机制，在田间复杂背景、光照变化及多姿态叶片干扰下，实现对稻瘟病、白叶枯病等五类病害的高精度识别，整体准确率超过98.6%，稻瘟病召回率达96.3%，误检率低于2.1%。 在技术实现上，项目对模型进行显著轻量化处理，参数量压缩至2.1M，仅为原始VGG16的1.5%，结合TensorRT量化技术，在Jetson Nano等边缘设备上实现32 FPS的实时推理性能，单帧处理延迟仅28毫秒，充分满足无人机巡检与田间实时诊断的作业需求。系统还集成动态学习率调度与数据增强策略，有效抑制过拟合，提升在噪声环境下的鲁棒性，确保模型在不同地域与气候条件下均具备良好的适应性。 本项目不仅具备显著的技术先进性与性能优势，更着眼于推动农业生产的智能化与绿色转型。通过高精度病害识别与精准施药建议，系统可帮助农户降低农药使用量30%以上，提升水稻产量20%-40%，助力国家粮食安全与农业可持续发展。未来，系统将通过与无人机厂商、农业服务平台及地方政府合作，构建“监测—诊断—防治”一体化服务生态，打造智慧农业领域的标杆解决方案。