NVIDIA Jetson 賦能智騁致想智惠農(nóng)業(yè)平臺，助力 AI 在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的不斷發(fā)展。

AI技術(shù)引入與農(nóng)業(yè)應(yīng)用條件不平衡

成為一大挑戰(zhàn)

為改進(jìn)現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中存在的諸多問題與不足，促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展，將大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G、AI 等新興技術(shù) “跨界” 引入到傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中成為關(guān)鍵。

在新技術(shù)引入的同時，仍需考慮到農(nóng)業(yè)應(yīng)用的特殊性。不同于商場或是企業(yè)內(nèi)部，農(nóng)業(yè)現(xiàn)場條件有限，設(shè)備安裝及部署不能太繁瑣復(fù)雜；現(xiàn)場工作環(huán)境復(fù)雜，對設(shè)備穩(wěn)定性有較高要求；傳統(tǒng)的 AI 技術(shù)開發(fā)方式門檻高、開發(fā)效率低、缺乏相應(yīng)的輔助開發(fā)工具。

通過借鑒鼎糧科技在農(nóng)業(yè)方面積累的經(jīng)驗(yàn)，智騁致想研發(fā)了智惠農(nóng)業(yè)（Farming Benefits）AI 平臺，這是一款面向 AI 農(nóng)業(yè)應(yīng)用的信息監(jiān)測和管理服務(wù)平臺。在研發(fā)和設(shè)計(jì)智惠農(nóng)業(yè)（Farming Benefits）平臺過程中，主要挑戰(zhàn)有：

1、設(shè)備小型化

方便設(shè)備的現(xiàn)場部署，不需要建設(shè)額外的機(jī)房，盡量做到設(shè)備能即插即用。

2、平臺低成本

核心設(shè)備應(yīng)低成本、高效率，在滿足性能需求的同時不會造成大量的硬件開支。同時設(shè)備應(yīng)有完善的功能，可以做到獨(dú)立使用，減少對其它外圍輔助設(shè)備的依賴。

3、開發(fā)周期短

不同于對人或是物體的檢測模型，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中針對不同時期或不同類別需要用到不同的檢測分析模型。根據(jù)不同需求快速地開發(fā)和部署才能滿足客戶需求。

只有做到以上幾點(diǎn)才能利于產(chǎn)品的推廣和普及。

NVIDIA Jetson TX2和Tensor RT

為智騁致想智惠農(nóng)業(yè)平臺賦能

為實(shí)現(xiàn)對農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的長期整合與分析，需要對作物生長流程（關(guān)鍵事件）進(jìn)行記錄，統(tǒng)計(jì)歷史數(shù)據(jù)，這其中包含了現(xiàn)場傳感器的數(shù)據(jù)采集和攝像頭的實(shí)時監(jiān)控。

當(dāng)監(jiān)控?cái)z像頭識別到現(xiàn)場（重點(diǎn)區(qū)域）出現(xiàn)異常情況時，比如突發(fā)性的病蟲害、或是破壞農(nóng)作物的動物、禽類甚至是人時，將及時截取監(jiān)控畫面并保存，并同時向后臺發(fā)送報(bào)警信息，事后可以調(diào)取相應(yīng)時間段的圖像或是截圖進(jìn)行分析。

現(xiàn)場獲取的質(zhì)量較差的圖片，可以通過超分辨率還原技術(shù)進(jìn)行圖像還原，提高圖像清晰度，還原特征細(xì)節(jié)，以便于繼續(xù)監(jiān)測或是發(fā)送專家做下一步基于圖像的遠(yuǎn)程分析。

1、智惠農(nóng)業(yè)（FarmingBenefits）平臺使用Jetson TX2作為核心硬件設(shè)備。NVIDIA Jetson TX2 外形小巧、硬件性能強(qiáng)大，兼具便攜性與低功耗等特點(diǎn)非常適合應(yīng)用于 AI 農(nóng)業(yè)項(xiàng)目中。同時 Jetson TX2 具有豐富的工業(yè)接口，既可以獨(dú)立使用又方便進(jìn)行功能拓展。Jetson TX2 作為專用的 AI 嵌入式平臺，相比整機(jī)在價格上具有很大的優(yōu)勢，在同等性能下能節(jié)省大約 25%-50% 的硬件成本。

2、Tensor RT是 NVIDIA 專門設(shè)計(jì)用于優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的推理工具，通過對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整、減小模型延遲時間等方式，加速深度學(xué)習(xí)模型的運(yùn)算效率。通過 Tensor RT 的進(jìn)一步優(yōu)化，在檢測精度不變的情況下，相比之前提升了約 4～6 倍（不同模型之間差異）的處理速度，設(shè)備數(shù)據(jù)處理速度較原來大大提升。同時還極大地縮短了算法開發(fā)周期與部署周期，將原先耗時半年甚至更長時間的 AI 算法開發(fā)周期縮短至一個月左右，極大地減少了時間成本，顯著提升了開發(fā)者的工作效率。

3、經(jīng)過 NVIDIA 的大規(guī)模 GPU 訓(xùn)練后得到的超分辨率處理模型，可以用于還原圖像，通過模型重建之后的圖像不僅可以得到一個更高的 PSNR 結(jié)果，同時也與真實(shí)物體更接近。處理后的圖像可以更好地應(yīng)用于監(jiān)測和識別中，或?yàn)閷＜业倪h(yuǎn)程分析、診斷提供依據(jù)。

NVIDIA技術(shù)助力智惠農(nóng)業(yè)平臺發(fā)展

大大提升開發(fā)效率

智惠農(nóng)業(yè)（Farming Benefits）平臺通過對田間進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，來解決突發(fā)問題以及分析農(nóng)情。除此之外，通過將往年采集到信息如田間溫度、降水量等分類收集，并建立相應(yīng)的 AI 分析模型，可用于預(yù)測當(dāng)年農(nóng)作物的產(chǎn)量。

通過使用NVIDIA Jetson TX2和Tensor RT，極大地提升了設(shè)備的數(shù)據(jù)處理速度，降低硬件成本，同時大大縮短開發(fā)周期，進(jìn)一步提升了用戶體驗(yàn)，為 AI 在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展打下好了良好的基礎(chǔ)。

智騁致想科技 CEO 劉文鹍表示：“利用 AI 技術(shù)促進(jìn)農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、解決糧食安全問題，提高農(nóng)民收入、縮小城鄉(xiāng)之間的差距，對實(shí)現(xiàn)共同富裕起到積極地推動作用。相比其它領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)目前并不是 AI 行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)，今后有很大的發(fā)展空間。通過 NVIDIA 的科技賦能可以將以前不能實(shí)現(xiàn)的事，用現(xiàn)在的新技術(shù)（AI）實(shí)現(xiàn)，讓我們的客戶真正體會到科技發(fā)展帶來的好處。

關(guān)于智騁致想

智騁致想成立于 2019 年，專注基于物聯(lián)網(wǎng)的未來城市項(xiàng)目及其衍生的城市智慧應(yīng)用，包含智慧廣告、智慧停車、智慧農(nóng)業(yè)等等。智騁致想通過融合 5G 網(wǎng)絡(luò)、嵌入式、AI 和大數(shù)據(jù)等熱點(diǎn)技術(shù)，充分利用數(shù)據(jù)信息并配合相應(yīng)系統(tǒng)（應(yīng)用）進(jìn)行識別與分析，做出合理判斷和決策輔助，為用戶提供有針對性的服務(wù)。

原文標(biāo)題：用NVIDIA Jetson搭建AI方案，智騁致想打造新一代AI農(nóng)業(yè)平臺

文章出處：【微信公眾號：NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯：湯梓紅