北京市農(nóng)林科學院信息技術研究中心?“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡集成的農(nóng)作物病蟲害智能診斷方法”成果評價公告【2022（73號）】

供銷合作社科學技術成果評價公告【（2022）73號】

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡集成的農(nóng)作物病蟲害智能診斷方法

2022年12月28日，受北京市農(nóng)林科學院信息技術研究中心委托，中華全國供銷合作總社科技推廣中心作為供銷合作系統(tǒng)內(nèi)唯一受總社委托開展科技成果管理相關工作的機構，按照科技部《科技成果評價辦法》，本著“科學、獨立、客觀、公正”的原則，組織七位相關領域?qū)＜覍Α盎诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡集成的農(nóng)作物病蟲害智能診斷方法”成果進行了科技評價。

本次科技成果評價專家組，由中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院研究員郭子褀，北京工業(yè)大學教授張勇，北京林業(yè)大學教授吳保國、中國科學院計算所研究院朱珍民，中國科學院大學教授呂科，天津農(nóng)學院計算機與信息工程學院教授劉同海，中國農(nóng)業(yè)大學教授李振波7位專家組成。

專家組經(jīng)評議認為，成果為提高病蟲害圖像診斷的準確率，研究了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡集成的農(nóng)作物病蟲害智能診斷方法，提出了基于注意力機制與EfficientNet的輕量化圖像識別技術以及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡動態(tài)選擇集成技術，為農(nóng)作物病蟲害的精準防控提供了技術保障，具有明顯技術自主創(chuàng)新。該成果的應用與推廣，提高了農(nóng)作物病蟲害識別的智能化程度，為農(nóng)作物病蟲害的精準防控提供了技術保障，具有一定的市場競爭力。該成果操作簡便、可靠性高，能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)作物病蟲害圖像的快速準確識別。成果達到國內(nèi)外同類技術先進水平，技術熟化程度高，具有較好的推廣應用價值。

經(jīng)專家組全面審核，與會專家一致同意，由北京市農(nóng)林科學院信息技術研究中心完成的“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡集成的農(nóng)作物病蟲害智能診斷方法”通過科技成果評價。

中華全國供銷合作總社科技推廣中心

                                                                                               2023年1月6日