人工智能识别技术因其鉴别速度快、稳定性好、准确度高等特点，在工业、农业等领域得到了广泛的应用。近年来，学者们开始将人工智能识别技术应用到茶树病虫害的识别上，达到提高识别效率、节省劳动力的效果。
一、人工智能识别技术的发展概况
人工智能识别技术的探索起始于20世纪50年代对生物视觉的研究，一般是使用图像捕捉设备自动接收目标图像，并对图像进行处理和分析，具有速度快、稳定性好、准确性高等特点，拥有代替人眼进行识别的发展潜力。
人工智能识别技术主要流程
进入21世纪后，传统的机器学习方法和深度学习在人工智能识别农业病虫害研究中得到了广泛应用。早期研究上都是基于静态的标本图像，在田间复杂的环境下识别效果还有待改善。而深度学习在处理海量数据上具有一定的优势，能够在大规模数据中自动提取出物体特征并利用分类器进行分类识别。相对于传统机器学习，深度学习在识别精度和效率上具有明显的提升，对提高识别准确率以及减少研发劳力投入具有显著的优势。
二、人工智能识别茶树病虫害的研究现状1. 人工智能识别茶树病虫害的研究进展
据统计，我国已有记录的茶树病虫有900多种，过去识别这些茶树病虫主要依靠植保专家和植保工作者，通过对害虫的形态特征、病害的发生特征以及发生时间进行辨别。传统的人工识别难以满足生产需求，给精准防控带来困难。相比之下，人工智能识别明显更准确，花费的时间和劳动力更少。因此，人工智能在茶树病虫害识别上的应用具有巨大的潜力和需求。
随着人工智能识别技术在农业病虫害识别系统中的发展，在茶树病虫害识别的研究上也取得了一定的进展。2008年，秦华光基于专家经验研发了1套茶园害虫智能化WEB管理系统，该系统包括茶园病虫识别，虫害预测预报和茶园害虫的防治决策3个主要环节，采用形态识别、图谱识别和检索识别3种方式识别病虫害，是我国早期将人工智能技术引入茶园病虫害防治的代表性研究。在图形识别领域，算法对识别速度及结果的准确率具有重要的影响。吴阿林等采用BP、SVM、CART等3种算法构建了茶树5种尺蠖害虫的三维空间结构知识库，其对害虫的分类识别率在80.00%～86.67%之间。
近些年，卷积神经网络技术在图像人工智能识别领域得到了广泛的应用。采用图像显著性分析并利用卷积神经网络所建立的模型对茶园常见的害虫进行识别，取得了较好的识别效果，并提高了对不同茶树病害图像的识别能力。移动智能设备的快速普及，也为病虫害识别的发展提供了一个可行的方向。
目前，在茶树病虫害识别上，中国农业科学院茶叶研究所和杭州睿坤科技有限公司联合研发了一套基于移动端的智能识别系统“茶病茶虫”，该系统能够识别茶园中常见的病虫害及天敌80种左右，操作简单、识别速度快、准确度高，为茶树病虫害诊断提供了一种可靠的途径。
2. 人工智能识别茶树病虫害存在的问题
过去的几十年人工智能识别技术发展迅速，深度学习在病虫害识别领域中的应用以及在各种算法上的优化使得病虫害识别效率和精度上有很大的提高和改善，但人工智能在茶树病虫害识别研究发展过程中仍然存在许多问题。
一方面，多数研究尚处于实验室研究阶段，还不能达到实际应用的要求。主要原因一是目前多数研究集中于室内完成，在这种环境下可以有效去除外界其他干扰因子的影响，但在实际应用中，茶园的环境复杂，光线、天气等都会对图片的采集有一定影响，而且病虫害发生时会被茶树叶片、嫩梢所阻挡，这对识别的效果有一定的影响;二是实验室研究主要是以静态的害虫或者病害标本为主要识别对象，而在实际应用中是对动态的茶园害虫进行识别，这部分的害虫识别上有一定难度，其识别准确率有待提高;三是在病虫害识别研究中所采集的图片主要是在病虫害发生比较明显的阶段，而在生产中病虫害发生初期对于正确采取防治措施具有重要的作用，这就需要病虫害识别系统的识别能力能够覆盖病虫害的完整发生过程。
另一方面，在识别软件开发上应以轻量级、简单、便捷、易操作为主，以便于多种技术手段融合。
三、人工智能识别技术在茶树病虫害识别中的应用前景
尽管人工智能识别技术在茶树病虫害识别应用上还存在一些问题，但目前人工智能识别技术在茶树病虫害识别程序设计和实现上已经取得了相应的成果。未来，可在此成果的基础上向病虫害监测预警及精准防控方向发展，从而推进数字茶园建设。
在茶园病虫害监测预警方面，随着有效算法的改善将会大大提高病虫害识别的准确性以及对病虫害为害程度分级的能力。通过对茶树病虫害智能识别、病虫害为害程度分级等方法，由单一的茶树病虫害智能识别逐步转入到多元的病虫害智能监测预警，充分发挥人工智能的优势，实现对茶园病虫害实时、动态、综合的监测和预警，不断优化茶园病虫害的监测预警水平，为茶园病虫害监测预警提供可靠数据。
在茶园病虫害精准防控方面，通过对茶园长期、多点的智能监测数据，结合当地的地理位置，建立茶园病虫害、天敌数据库。在病虫害暴发时，根据当地的地理位置、气候、天敌、监测预警等信息，及时推送茶园病虫害发生情况，为茶农精准地提供病虫害防治措施，避免茶农乱用农药，推进茶园绿色防控的普及。
茶树病虫害识别系统是数字茶园的重要组成部分，未来茶园智能识别系统不仅仅局限于病虫害这一方面，还可拓展到茶树栽培、茶园管理等方面，由单一的茶园病虫害识别转向茶树生长、栽培等多方面的识别、监测，从而实现将多个功能集于一个系统当中，提高茶园数字化管理水平。
本文节选自《中国茶叶》2022年第6期，P1-6，《人工智能识别茶树病虫害的应用与展望》，作者：杨奉水，王志博，汪为通，张欣欣，孙亮，肖强。
来源：中国茶叶
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浙江省数字化改革领导小组印发《全省“一地创新、全省共享”“一本账”S0的通知》，新昌县“新昌茶卫士”成功入选，这也是新昌县第一个入选全省“一地创新、全省共享”的应用。
“新昌茶卫士”是由新昌县农业农村局牵头，在省、市农业农村部门的支持和指导下，与中国农业科学院茶叶研究所和杭州睿坤科技有限公司共同创新研发的具备“智能识别，科学防治”功能的应用，为茶树病虫害的诊断和防治提供一种全新的智能化识别方式和科学化防治机制。目前应用已上架微信和浙里办，并被列入省级经济系统地方特色应用目录。
“新昌茶卫士”通过塑造全过程线上诊疗新模式、打造全天候监测预警新平台和建立全链条精准防控新机制，实现多种茶树病虫害的预测预警和赋码转码。通过呈现代表不同防治级别的红、黄、绿三色“茶叶健康码”并打通农资店、服务商壁垒，形成识别、预警、防治的管理闭环，为茶园健康安全提供有效保障。目前应用已收储病虫害图片数据库近6万张，可识别茶叶病虫害和天敌85种，识别准确率达90.36%。
“新昌茶卫士”作为新昌茶产业大脑的应用场景之一，也是新昌县茶叶全产业链数字化进程中的一大体现，以“小切口”服务“大场景”，解决“大问题”。目前应用已累计生成三色预警绿码12279次，黄码633次，相关黄码问题都通过防治手段及时转为绿码，解决茶叶病虫害问题1万余个，实现了茶园用药精准覆盖、茶叶品质和价格的提升，茶园农药使用率降低20%以上，茶叶年产值和年平均交易价格分别同比增长2.45%和3.16%。
2s识别
对于不认识的茶树病虫害，使用茶卫士小程序进行拍照识别，不到2s便可得出结果。目前小程序可识别茶叶病虫害达85种，包括茶饼病、茶云纹叶枯病、茶炭疽病、茶白星病、茶芽枯病等11种病害，茶尺蠖、茶毛虫、茶蚜、茶小绿叶蝉、黑刺粉虱等58种虫害，中华草蛉、七星瓢虫等16种天敌，识别准确率高达90.36%。
精准防控
通过对茶树病虫害的拍照识别，茶卫士小程序不仅能识别出具体的种类，还将根据新昌境内该种病虫害的实际发生情况进行赋码和转码，是什么病虫害、在哪里发生、目前危害程度怎么样、是否需要施药、施用什么药一目了然。
县域专属
茶卫士小程序作为新昌茶农研发的专属黑科技小程序,目前注册使用的新昌茶农近4000名，共识别茶树病虫害超1.2万次。通过大量数据的归集、处理和分析，为农业主管部门掌握全县茶园安全情况，及时开展技术指导和统防统治提供数据支撑，更为全县茶叶质量安全提供了强有力的保障。
(来源：新昌县农业农村局)
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锄草机的刀片飞快旋转，修剪机刷刷地切割着茶树两旁的枝叶，翻耕管理机在茶园里自动行走……近日，在“中国好茶 科技赋能”中国茶产业人工智能应用论坛上，来自华为、合工大、中电科等企业、院校的人工智能和机器人研发专家们，向与会人士展示未来茶园管理机械化生产的智能场景。
△茶园人工智能技术应用研讨论坛现场
劳动力老龄化期待机械化来破解
2月17日—2月18日，华为公司、合肥工业大学、中电科机器人有限公司等人工智能及机器人研发专家，深入云岭茶庄园、EC产业园和安溪茶学院等地考察，并组织召开“中国好茶 科技赋能”中国茶产业人工智能应用论坛，探讨评估茶园管理中机器替人的可行性、风险及效率评估、商业模式等，助力安溪县破解茶园机械化困局。
“在茶园深耕方面，容易遇到草根缠绕的问题，可以考虑采用动刀片、静刀片相结合，分阶段实施反旋，从而实现切断草根、进行深耕。”在云岭茶庄园狮形山茶园，专家们现场演示了茶园机械化除草、机械化开沟深耕等。
“由于茶树耐旱怕涝的生长特性，山坡地适合种植茶树。”安溪县茶管委办副主任张炳灿介绍，安溪县茶园多为丘陵地形，茶叶主要是以人力采摘为主，因而茶园管理对人力需求大。据了解，云岭茶庄园约有800亩茶园，一年人力投入就超过200万元(含制茶)。
茶园管理劳动力老龄化与短缺问题，是当前制约茶产业发展的一个难题。“从事茶业劳动的工人年龄层偏高，年轻人不愿意参与到茶园耕作、采摘等工作。”张炳灿表示，劳动力成本越来越高，存在断层风险，而人工智能及机器人技术已经有了一定的积累，机器替人已经具备可能性。
张炳灿认为，通过机械化的智能应用，既加快茶园管理新旧动能转换，改变以往传统人工管理耗时费力、生产效率低、劳动力短缺等棘手问题，更重要的是，也改变传统人工采茶劳动力成本居高不下的现状，大大提高采茶生产效率，节省大量劳动力成本。
△专家现场演示茶园机械使用技术 林水源/摄
加快研发适应丘陵地形耕作机械
实际上，为破解茶园机械管理难题，安溪县已有茶企开始有所行动。“去年11月，八马茶业通过省级现代农业智慧园项目验收，有力推动茶园种植自动化、智能化管理。”八马茶业总工程师林荣溪介绍，八马茶业拥有含可视化管理系统、131省级智慧园统一管理平台、茶山病虫智能监测系统、智能害虫防治设备、区域气象数据、物联网数据等六大板块的5G智慧茶园。
现场专家认为，智慧茶园正致力于为茶园智能化管理提供技术支撑。然而，要在安溪山区大面积实现机械化生产，仍有很长的路要走。专家表示，安溪县茶园地域地形复杂，多分布于丘陵山区，机械化难度大，在机器研发上带来不小挑战，从而影响了采茶机械的进一步推广应用。对此，采茶机械设备生产厂家要加快针对性强的设备研发。
专家介绍，茶园管理机械有多种，主要有茶园耕作机械、茶园植保机械、茶叶修剪机和采茶机等。茶园耕作关系到土壤的水分、空气、肥料等，是对于茶树生产影响最大的一环，且直接影响到茶叶加工品质。近几年随着无人机技术的成熟，植保无人机在我国逐渐兴起，其拥有高效、便捷等优点，目前已成为茶园管理的重要机械。
此外，还可融入更多智能元素。比如对采茶机器人的研究，涉及机械臂高精度控制技术、茶叶机器视觉智能识别技术等，以实现全自动化、智能化采茶，解决茶园采茶机械化推广应用面临的技术难题。
人才培养是推动茶园人工智能技术的重要环节。“茶学专业朝着人工智能的方向发展，重点培养学生茶业智能机器人操控实际能力和智能化创新能力。”安溪茶学院茶学系主任高水练告诉记者，学校已经从2018级开始在课程中逐步融入人工智能知识和实践训练，如开设《茶叶机械与人工智能》《茶园数字植保》等课程。
来源：安溪报
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