摘要：基于人工智能图像识别技术的创新应用——“虫脸识别”系统，正在我国多地的农业生产中发挥重要作用。这一技术由中科院合肥物质科学研究院智能机械研究所研发，旨在通过识别害虫的“脸”（即特征）来辅助田间植物保护，提升病虫害监测与管理的效率。

“虫脸识别”系统的应用

“虫脸识别”技术是基于人工智能图像识别和检测的病虫害监测手段，它能够自动识别照片中害虫的种类和数量。该系统通过拍摄、上传、分析和反馈的流程，帮助植保人员和农户迅速了解农田内的病虫害状况。这一技术不仅提高了监测的精确度，还减少了人力投入，显著提升了工作效率。

设备与操作流程

设备包括一根集成高清摄像头与传感器的“自拍杆”和配备专用应用程序的智能终端。这种设备能够深入作物根部、果树顶端等传统调查难以触及之处，实现便捷的图像采集。完成采集后，图片通过应用程序上传至后端的算法服务器，服务器运用人工智能技术对图像进行分析和综合判断，将结果反馈至移动终端，整个过程仅需几秒。

数据处理与应用

在移动终端上，用户可以查看害虫种类及其数量，通过多个采样点的数据整合评估当前田块的虫害发生等级，辅助农业专家完成快速田间调查，并提供针对性的防治建议。同时，收集到的数据被存储于云端数据库，便于工作人员进行详细查阅、编辑和下载，全面完成病虫害监测工作。

技术挑战与解决方案

虽然“虫脸识别”的概念看似简单，但其实际操作远比人脸识别更为复杂。由于害虫形态多样且相似度高，识别技术面临着诸多挑战，如种类区分、大小差异、拍摄条件影响等。为此，科研人员通过大规模数据采集、算法优化和专家经验融合，建立了详尽的害虫数据库，并开发了专门的深度学习算法，以提升识别准确率。目前，该系统已覆盖多种农作物和病虫害，识别准确度普遍超过80%，尤其在重要害虫的识别方面取得了显著成效。

未来展望

“虫脸识别”技术正逐步走向成熟，其应用范围也在不断扩大。未来，科研人员致力于提高系统的自动化水平，包括优化硬件设备以提升图像质量，开发新算法以应对难以识别的害虫，以及构建结合多种知识的图像识别模型，以增强系统的能力。此外，通过无人设备或更智能化辅助设备的引入，将有望实现病虫害发生预测的自动化，进一步提升农业生产的智能化水平，促进可持续农业发展。