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据悉，美国北卡罗来纳州立大学的研究人员正在开发一套人工智能与计算机视觉系统，旨在帮助蓝莓种植者在田间估算产量并监测果实成熟度。
该项目由园艺科学教授张静通过北卡罗来纳州立大学的“翻译植物表型组学实验室”主导。北卡罗来纳州每年蓝莓收获量约为24,494吨，占美国总产量的近9%。
种植者可以使用智能手机应用程序拍摄蓝莓丛，系统会自动估算出单株植株上的浆果数量及成熟果实的百分比。
在一棵测试植株上，AI系统在图像上传后的几秒钟内便识别出112颗浆果。
据张静及参与该项目的推广专家介绍，该技术旨在为采收计划和劳动力管理提供支持。
由于蓝莓果实并非同时成熟，整个季节需要多次采收。过早采收的果实可能甜度不足，而过晚采收则可能导致浆果变软或干瘪。
兰道夫县农业推广专员科迪·克拉多克表示：“如果农民能在派遣采收队伍进入田间之前，确认植株已达到最佳成熟度，并预估出可上市销售的大致浆果数量，他们就能最大限度地利用好劳动力。”
张静补充道：“这是一个决策辅助工具。”
该系统的开发基于一个计算机视觉模型，该模型通过数千张已标注的图像进行训练，能够区分成熟与未成熟果实，并识别出单颗浆果。
为了测试该技术，推广人员和研究人员使用智能手机和手持相机，从北卡罗来纳州的10个商业化蓝莓农场采集了图像。随后，研究人员对取样植株进行人工采摘、分拣和计数，并将结果与基于图像的自动化估算进行对比。
据张静介绍，该项目还能通过帮助育种者更高效地评估大量植株，为育种项目提供支持。
目前，该技术正在扩展到更多蓝莓品种，尚未向种植者开放独立上传图像的功能。
张静的研究团队也在将类似的计算机视觉方法应用于其他作物及生产难题，例如草莓上的 Neopestalotiopsis（新拟盘多毛孢属）病害。
张静说：“你能观察的植株越多，找到优良品种的机会就越大。”
克拉多克补充道：“这项工具的好处在于，它消除了那些不确定的猜测环节。”
来源：NC State University
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