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| 編輯推薦： |
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本书围绕农业领域的农、林、牧、渔4大领域的人工智能应用，基于广州万维视景科技有限公司开发的集开放数据、开源算法、开发环境于一体的AI开发平台，引入真实的农林牧渔人工智能应用案例进行介绍，配套实践平台、视频等丰富的数字资源。
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| 內容簡介： |
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本书介绍了农业领域中的人工智能相关知识及在农、林、牧、渔4 大领域的技术应用。全书设计三篇8章：第一篇（第1 ～2章）着重介绍农业人工智能的基本概念、农业人工智能的代表性应用及农业人工智能关键技术；第二篇（第3 ～6章）围绕农业领域的人工智能应用，结合人工智能领域的图像分类、物体检测、图像分割等技术，介绍人工智能技术在农业领域中的具体应用；第三篇（第7 ～8章）指导读者基于开发平台完成农业人工智能综合实践。本书可作为农业农村信息化、数字农业和数字乡村等领域技术人员的培训参考书，也可供高等院校农林牧渔类、电子信息类相关专业的教师和学生使用。
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| 目錄：
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第一篇 农业人工智能技术概述 001
第1章 初识农业人工智能 002
【知识框架】 003
1.1 农业人工智能的基本概念 003
1.2 农业人工智能的发展动态 005
1.2.1 农业人工智能的发展历史 005
1.2.2 农业人工智能的发展现状 006
1.2.3 农业人工智能的发展趋势 008
1.3 农业人工智能的代表性应用 009
1.3.1 智能化农机具 010
1.3.2 作物识别与分类 010
1.3.3 农药和肥料的精准施用 010
1.3.4 农业数据管理与分析 011
1.3.5 智慧农业平台建设 012
1.4 农业人工智能应用的实现过程 012
1.5 常见农业人工智能应用平台 014
1.5.1 软件平台 014
1.5.2 硬件平台 017
1.6 【实践案例】农业人工智能应用体验 019
1.6.1 实施思路 019
1.6.2 实施过程 019
第2章 农业人工智能关键技术 026
【知识框架】 026
2.1 农业领域的机器学习技术 027
2.1.1 机器学习的概念 027
2.1.2 农业领域的机器学习技术应用 028
2.2 农业领域的计算机视觉技术 029
2.2.1 计算机视觉技术的概念 029
2.2.2 农业领域的计算机视觉技术应用 030
2.3 农业领域的大数据技术 031
2.3.1 大数据技术的概念 031
2.3.2 农业领域的大数据技术应用 032
2.4 农业领域的机器人技术 033
2.4.1 机器人技术概念 033
2.4.2 农业领域的机器人技术应用 034
2.5 【实践案例】基于推理机的植物分类实现 035
2.5.1 实施思路 035
2.5.2 实施过程 036
第二篇 农业人工智能基础应用 043
第3章 果园人工智能应用 044
【知识框架】 044
3.1 智慧果园概述 045
3.1.1 智慧果园的概念 045
3.1.2 智慧果园的特征 046
3.1.3 智慧果园的发展 047
3.2 果园领域中的人工智能应用 049
3.2.1 果实采摘 049
3.2.2 果园领域中的其他人工智能应用 054
3.3 智慧果园的技术框架 055
3.4 【实践案例】基于智能数据采集平台的水果图像采集 057
3.4.1 实施思路 057
3.4.2 实施过程 058
第4章 林业人工智能应用 075
【知识框架】 075
4.1 智慧林业概述 076
4.2 林业领域中的人工智能应用 078
4.2.1 木材树种识别 078
4.2.2 林业领域中的其他人工智能应用 082
4.3 林业领域中的图像分类技术 083
4.3.1 图像分类的定义 083
4.3.2 图像分类的类型 083
4.3.3 图像分类的挑战 086
4.4 【实践案例】基于图像分类的树种分类实现 088
4.4.1 实施思路 088
4.4.2 实施过程 089
第5章 畜牧业人工智能应用 094
【知识框架】 094
5.1 畜牧业人工智能概述 095
5.1.1 智慧畜牧的概念 095
5.1.2 智慧畜牧的特征 096
5.1.3 智慧畜牧的发展 097
5.2 畜牧业人工智能应用场景 098
5.2.1 动物个体识别 098
5.2.2 畜牧业中的其他人工智能应用 101
5.3 畜牧业领域中的物体检测技术 102
5.3.1 物体检测定义 103
5.3.2 基于机器学习的物体检测技术 103
5.3.3 基于深度学习的物体检测技术 104
5.3.4 物体检测的评价指标 105
5.4 【实践案例】基于物体检测的牛群检测计数实现 105
5.4.1 实施思路 105
5.4.2 实施过程 106
第6章 渔业人工智能应用 110
【知识框架】 110
6.1 智慧渔业概述 111
6.2 渔业领域中的人工智能应用 112
6.2.1 智慧池塘养殖 112
6.2.2 渔业领域中的其他人工智能应用 116
6.3 渔业领域中的图像分割技术 118
6.3.1 图像分割的定义 118
6.3.2 基于机器学习的图像分割 119
6.3.3 基于深度学习的图像分割 120
6.4 【实践案例】基于图像分割的渔民分割实现 121
6.4.1 实施思路 121
6.4.2 实施过程 122
第三篇 农业人工智能综合实践 127
第7章 智能农作物生长态势识别系统 128
【知识框架】 129
7.1 农作物生长态势监测概述 129
7.1.1 基本概况 129
7.1.2 国内外发展概况 130
7.2 农作物生长态势监测方法 131
7.3 农作物生长态势监测应用 133
7.3.1 草莓生长态势识别 133
7.3.2 农作物生长态势监测的其他应用 137
7.4 人工智能模型的基本开发流程 137
7.4.1 数据准备 137
7.4.2 模型训练 139
7.4.3 模型校验 139
7.4.4 模型部署与应用 139
7.5 EasyDL零门槛人工智能开发平台 140
7.5.1 EasyDL平台的功能 140
7.5.2 EasyDL平台的优势 142
7.6 【实践案例】智能草莓生长态势识别系统实现 144
7.6.1 实施思路 144
7.6.2 实施过程 145
第8章 智能农作物病虫害检测系统 163
【知识框架】 163
8.1 智能农作物病虫害检测概述 164
8.2 智能农作物病虫害诊断方法 165
8.2.1 传统机器学习方法 165
8.2.2 深度学习方法 166
8.3 智能农作物病虫害检测应用 167
8.3.1 应用背景 167
8.3.2 应用方案 168
8.4 【实践案例】智能玉米病虫害检测系统实现 170
8.4.1 实施思路 170
8.4.2 实施过程 171
参考文献 191
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| 內容試閱：
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我国数字经济快速发展已渗透到农业产业链的各个环节，人工智能成为智慧农业发展新引擎。党的二十大提出“加快建设农业强国”，为人工智能在乡村振兴领域的应用与发展提供了更多更广的空间。当前我国正处于传统农业向数字化、智能化现代农业转型的发展时期，“三农”工作是全面建设社会主义现代化国家的重中之重。加快数字乡村建设，发展智慧农业，建立和推广应用农业农村大数据体系，推动物联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术与农业生产经营深度融合是推进农业农村现代化的重点任务。农业数字经济的潜力已经显现，智慧农业建设技术不断创新、模式不断涌现、应用不断深化，前景广阔、大有可为。
当前，农业数字化人才不足、数字化思维不强、数字化生态不优等短板问题不容忽视。数字化专业技术人才不熟悉农业农村，农业农村从业人员不掌握数字化知识和技能的“两张皮”现象依然存在，急需培养既了解“三农”，又熟悉信息技术的复合型人才。伴随着人工智能产业的快速发展，部分人工智能头部企业开放了成熟的工程工具和开发平台，降低了人工智能人才的技术能力要求，促进人工智能技术广泛应用于智慧农业、智能制造、智能终端等领域并实现商业化落地。为了更好地帮助读者顺利步入人工智能行业，结合农业产业对人工智能人才的需求，高校教师与企业工程师共同组成本书编写组，精心策划编写了本书。
本书围绕人工智能在农、林、牧、渔4 大领域应用，依托广州万维视景科技有限公司开发的“人工智能交互式在线学习及教学管理系统”，理论与实践结合，详细介绍人工智能技术的应用场景，并提供实践平台和实训资源包，分步骤描述实验操作过程和呈现结果。全书共三篇8章：第一篇（第1 ～2章）介绍农业人工智能的基本概念、代表性应用、关键技术，通过实践案例体验农业人工智能；第二篇（第3 ～6章）以人工智能在果业、林业、畜牧业、渔业的应用为例，介绍了图像分类、物体检测、图像分割等人工智能技术。第三篇（第7 ～8章）以智能农作物生长态势识别系统、智能草莓生长态势识别系统为例，进一步介绍农业人工智能综合应用场景的系统实现过程。
为便于广大农业农村从业人员培训参考以及专业人才学习使用，本书引入真实的企业应用案例，配套实践平台、教学视频等数字资源。引导读者从体验人工智能到应用人工智能，理论知识与实践操作交互讲解，突出动手能力的培养。
本书由黑龙江农业经济职业学院教师和广州万维视景科技有限公司联合编写，其中，第1、2章由黑龙江农业经济职业学院柴方艳编写，第3章由广州万维视景科技有限公司徐跃飞编写，第4章由池州职业技术学院张志敏编写，第5、第6章由黑龙江农业经济职业学院卢长鹏编写，第7章由黑龙江农业经济职业学院翟秋菊编写，第8章由黑龙江农业经济职业学院张业男编写。柴方艳负责全书的统稿，北京邮电大学赵国安负责全书的审定工作，编写过程中参考并汲取了一些专家和学者的成果，在此表示衷心的感谢！
由于编者水平有限，书中不妥或疏漏之处在所难免，殷切希望广大读者批评指正。同时，恳请读者一旦发现错误，于百忙之中及时与编者联系，编者将不胜感激，E-mail：veryvision@163.com 。
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