科创中国

行业领域

电子信息技术,软件

需求背景

湖南省油茶产业虽然取得了明显成效，但是困扰油茶产业发展的问题和短板也有不少，科技创新能力还不够强。油茶基础研究有待提高，油茶遗传、生理、分子机理等特性的研究不系统。种业创新有待提高，良种品质形成、丰产栽培机理等尚未取得重大突破。生产加工创新有待提高，装备研发、工艺升级、资源全值化利用、茶油质量检测技术等方面创新研发不够。受树形随机多变、作业环境复杂等因素影响，油茶果机械化采摘还处于探索阶段，没有进入产业化。油茶新产品研发开发不够，没有充分发挥出油茶的经济价值。

需解决的主要技术难题

山茶林无人监测、脱壳筛选无人监测、蒸炒压榨无人监测、过滤毛油无人监测、精练生产无人监测、仓储物流无人监测。

主要技术难题包括：

山茶林无人监测；

脱壳筛选无人监测；

蒸炒压榨无人监测；

过滤毛油无人监测；

精练生产无人监测；

仓储物流无人监测。

打造集生产、仓储、物流等功能于一体的行业领先的智能化、自动化的高标杆生产中心，实现无人化、全智能、物联网化管理。

期望实现的主要技术目标

基于AI的山茶油质量无人监测相关的体系架构、核心技术。助力实现运营成本降低20%以上，生产效率提高30%以上，产品升级周期缩短30%以上；生产线全过程可进行自检测、自诊断、自排查，产品不良品率降低40%以上；依托数据采集系统、定位系统、工业大数据分析系统、工业云平台等数字技术，所有茶油产品生产和销售均可实现追溯，安全性进一步提高。

需求解析

解析单位：“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团（中国图象图形学学会） 解析时间：2022-11-20

谢剑斌

国防科技大学

教授

综合评价

快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义 。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型.结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性。

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