“农业数据库的建设与运用对于提升农业生产效率、保障农产品质量和安全，具有重要意义。”日前，欧亿体育（股份）有限公司物理与电子工程学院“量子感知与农情智能检测”团队来到江苏句容戴庄调研，向全国脱贫攻坚楷模赵亚夫求教农业数据库在戴庄的应用前景。赵亚夫表示，将积极推动农业数据库的发展，为广大农民和农业工作者谋求更大的福祉。

利用所学专业，为农户开发高效率病虫害检测的设备系统，是“量子感知与农情智能检测”团队成立的初衷。团队负责人、光电信息专业硕士生徐世航告诉记者，在2022年暑期返家乡社会实践时，他和团队成员来到南通市常乐镇为群村调查走访。村民张志冲告诉他，自己种了12亩番茄，但是年纪大了，每天去棚子里检查番茄长势、病虫害情况，身体实在吃不消。“有几周稍微放松了一点，番茄就得了叶霉病，亏大了。”张志冲老人的懊悔和苦恼，让团队印象深刻。

团队先后在南京、常州、南通、镇江等多地农村调查后发现，农民主要通过目测和经验来判断番茄是否遭受病害，耗时耗力且准确性不高。“传统检测系统在处理大量数据时，速度较慢、效率又低，导致农情信息无法及时准确地收集和分析。”团队成员陈虎介绍，在学院院长陈元平教授的指导下，团队决定应用先进的机器学习算法和5G高速通信技术，设计一套快速、准确的番茄病害检测系统，帮助农民减轻劳动负担，提高农业生产效率和品质。

在这支由光电信息工程、电子科学技术、物理学等不同专业学生组成的团队中，大学生们分工合作，制作出了一辆搭载多种高精度传感器的智能小车，可以通过远程遥控，实现交互控制、自动巡逻等功能，实时采集农情信息和病虫害信息，并在云服务器中处理和视觉展示。

经过近一年的研究，该一体化车载平台，通过传感器和北斗定位模块，可以将植株的生长环境精准到具体株，用安装2k高清双目摄像头搭配180°云台，进行拍摄视频回传病虫害信息工作。

团队设计的智能小车正在工作

“不仅如此，我们的智能小车传输效率更快，可实时检测9种番茄叶片的病虫害！”徐世航介绍，车载一体平台主要是对农情信息以及作物生长状态进行信息收集与上传。在云服务器中，团队部署训练好的机器学习模型并对作物图像信息做实时处理，“用户可在网页与手机app，实时查看农田环境信息以及植株生长状态，我们也可以通过小车控制界面实时观察小车的状态并控制小车的走向。”

目前，这套端云协同5G智慧农场平台已经在句容紫荆农场完成了1000平方米的樱桃番茄的巡检测试，总共耗时15分钟，检测出相关的番茄叶片问题9种，检测准确率达到了98%。

在戴庄调研时，团队也和戴庄有了新的合作意向——对戴庄的再生水稻进行实时病虫害检测。对自己研发的成果，团队也有了进一步设想，“从番茄到水稻再到更多的农作物，我们想要进一步推广5G智慧农情应用与升级，在推动农村农业数字化升级中展现青年大学生的作为和担当。”徐志胜说。

文章来源：江南时报网 2023年6月12日

文章链接：http://www.jntimes.cn/jsdt/zj/202306/t20230612_7971711.shtml