2020年09月27日
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農試所開發作物影像判釋系統 行車紀錄器就能做農地調查

農業研究及農業政策規劃,常需要透過農地現地調查,了解農地上實際種些什麼作物之後,才能有效進行。但過去農地調查仰賴人工,速度緩慢,等到結果出爐可能相隔1年以上,調查結果已成「歷史紀錄」,可利用價值便打了折扣。故農業試驗所今年起開發靠行車紀錄器所拍攝影像,就能進行作物判釋的AI影像辨識系統,盼能獲取更即時的農地調查成果。目前,水稻的辨識率已達9成,是第一個辨識技術成熟的作物。

現行農地調查方式,一是透過衛星遙測或飛機航拍取得影像,一是靠人員現地調查,靠人眼辨識作物。相較於使用衛星、飛機的「空軍」拍攝法成本高昂,且易受天候條件干擾,「陸軍」的人員調查較不受天候限制,且可辨識作物種類較精細,只是進行速度太慢,緩不濟急。

農試所今年起與成功大學測量及空間資訊學系合作,開發「現地調查影像自動分類系統」,盼結合自動影像紀錄及AI深度學習技術,進行作物的影像判釋。單靠架設在機車左右兩側行車紀錄器所拍攝的影像,系統就能辨識出道路兩旁的作物種類,提升農地調查效率。

農試所研究員劉滄棽表示,開發設定是以一般攝影器材即能進行農地調查,故拍攝影像採用一般的行車紀錄器,只要行車速度在時速50公里以下,單格畫面檔案大小有1M以上,系統便能進行辨識;農試所以過去研究累積的數十萬筆農地現地照片,不斷「餵」給AI進行深度學習,目前水稻此一作物辨識率已達90%,可實際上路應用。劉滄棽同時指出,外型特殊的作物,例如水稻、鳳梨等,AI比較容易辨識成功,但葉菜類作物的辨識目前還不行。

此外,此系統運用行車紀錄器影像做農地調查,是否意指非車輛可達的田間作物便無法進行調查?對此,劉滄棽也說,會在不毗鄰道路的田間種不同作物的多是小農的小區塊農地,但小農通常也不是農地調查所關注的調查對象,因為農地調查要看的是整體種植狀況。

不過,應用行車紀錄器影像是否有侵犯隱私權疑慮?劉滄棽認為不用擔心,因為不會拍到臉;設定拍攝對象是農作物,所以行車紀錄器的鏡頭高度及入鏡範圍,是以農作物為主角,即使拍到行人,也只有下半身,無法辨識身分,應不致侵犯隱私。

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農地調查所需水稻影像。

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