无人机和人工智能如何帮助农民对抗臭虫入侵

臭虫，大多数人都熟悉它们被粗暴地碾碎后会发出刺鼻难闻的气味，实际​​上是困扰北美和南欧农民的最严重的农业害虫之一。据报道，这种讨厌的入侵物种可能在 1990 年代通过集装箱从亚洲进入美国，仅在 2019 年就给欧洲造成了高达 5 亿欧元的农作物损失。所有这些破坏使得对这些昆虫进行适当的监视成为当务之急，然而，目前的监视方法仍然劳动密集，而且在大规模使用中相对无效。现在，研究人员认为，配备摄像头的无人机和新的人工智能模型的结合最终可以为农民提供更好的反击方法。

一组意大利研究人员在《害虫管理科学》杂志上发表文章，最近发表了一项研究成果。他们使用现成的商用无人机收集了梨园中臭虫的高质量图像。研究人员开发了一种“自动飞行协议”，让他们可以使用移动应用程序控制无人机并将其悬停在受感染的农作物上。然后，无人机能够捕获数百张高质量图像，这些图像用于训练可以成功识别未来臭虫的人工智能算法。该模型在一定程度上得益于无人机捕获的图像质量，97% 的时间准确识别了臭虫。

帕尔马大学研究员兼论文合著者丹尼尔·詹内蒂在一份声明中表示：“总的来说，这种新颖的监测系统展示了将无人机和人工智能结合起来的潜力，可以检测和量化具有 H. halys 大小和形状的害虫的存在。”

无人机让虫子呆在原地

在无人机试验之前，臭虫观察和监测通常包括使用信息素陷阱引诱昆虫进行人工计数。研究人员写道，这种方法的有效性有限，尤其是在试图测量大片分散的农作物区域的臭虫数量时。Giannetti 表示，这些更传统的监测方法也受到限制，因为雇用工人进行监测会产生经济成本。

为了进行这项研究，研究人员为 DJI Matrice 300 无人机配备了高清摄像头，并让其在果园上空执行了 16 次不同的飞行任务。然而，当无人机开始在梨树上空盘旋时，发生了一件有趣的事情。当人类观察员靠近时，虫子并没有像散落或从农作物上掉下来那样散开或掉下来，而是一动不动。当无人机在 4 米和 8 米的高度盘旋时，大约 85% 的被测虫子表现出这种冻结行为。这种不寻常的冻结效果意味着无人机有充足的时间拍摄一张高质量的照片，其中虫子也在画面中。

从那时起，研究人员利用这些图像训练能够检测臭虫的人工智能模型。虽然无人机总共拍摄了 2,459 张图像，但其中只有 402 张真正包含臭虫。研究人员手动标记这些虫子，用矩形勾勒出昆虫的轮廓，以帮助训练人工智能模型。研究人员表示，在对这些图像进行适当训练后，人工智能非常擅长在其他图像中发现臭虫。

虽然研究人员将研究重点仅仅局限在臭虫上，但他们表示，相同的基本原理可用于监测各种害虫。未来的研究人员需要捕捉自己的新无人机图像，然后将其输入到他们自己的定制人工智能中。美国和世界各地的农民和环保主义者已经准备好利用无人机来协助作物管理、土壤分析和实时“杂草侦察”。

摩德纳大学教授、论文合著者 Lara Maistrello 在一份声明中表示：“这次经历确实令人鼓舞。我们发现这些结果令人兴奋，尤其是因为它们未来的应用如此之多。”