北京市農(nóng)林科學(xué)院信息技術(shù)研究中心?“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)技術(shù)成果評價公告【（2022）73號】

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)院信息技術(shù)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(guān)工作的機構(gòu)，按照科技部《科技成果評價辦法》，本著“科學(xué)、獨立、客觀、公正”的原則，組織七位相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍Α盎诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的農(nóng)作物病蟲害智能診斷方法”成果進(jìn)行了科技評價。

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

專家組經(jīng)評議認(rèn)為，成果為提高病蟲害圖像診斷的準(zhǔn)確率，研究了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)以及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)選擇集成技術(shù)，為農(nóng)作物病蟲害的精準(zhǔn)防控提供了技術(shù)保障，具有明顯技術(shù)自主創(chuàng)新。該成果的應(yīng)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(zhǔn)防控提供了技術(shù)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(zhǔn)確識別。成果達(dá)到國內(nèi)外同類技術(shù)先進(jìn)水平，技術(shù)熟化程度高，具有較好的推廣應(yīng)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(xué)院信息技術(shù)研究中心完成的“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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