Agriculture-DAS 系列

DAS-200 AI视觉模型

基于深度学习的农业视觉识别模型，支持作物识别、病虫害检测、生长状态评估等功能，识别准确率达95%以上，可部署于边缘端或云端。

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核心能力

专为农业场景优化的AI视觉能力

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作物识别

支持水稻、小麦、玉米、果树、蔬菜等50+种作物的精准识别，识别准确率达97%。

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病虫害检测

覆盖常见作物病害和虫害类型，支持早期预警，帮助农户及时防治。

📊

生长状态评估

评估作物生长阶段、健康状态、预估产量，为农事决策提供数据支持。

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杂草识别

精准识别田间杂草类型与分布，为精准除草提供定位信息。

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果实检测

检测果实位置、成熟度、大小，为智能采摘机器人提供视觉引导。

⚡

实时推理

支持边缘端实时推理，响应速度<100ms，满足机器人实时作业需求。

模型矩阵

覆盖农业全场景的AI模型库

🌾 大田作物模型

  • 水稻病害识别（稻瘟病、纹枯病等）
  • 小麦病虫害检测（赤霉病、蚜虫等）
  • 玉米生长状态评估
  • 大田杂草识别与定位

🍎 果树作物模型

  • 苹果病害检测（轮纹病、腐烂病等）
  • 柑橘病虫害识别
  • 果树生长监测与产量预估
  • 果实成熟度检测

🍵 经济作物模型

  • 茶园病虫害识别
  • 葡萄病害检测
  • 蔬菜病虫害识别
  • 经济作物品质分级

🔍 通用检测模型

  • 农田障碍物检测
  • 作业区域边界识别
  • 喷施效果评估
  • 自定义场景训练

技术指标

专业级性能，稳定可靠

95%+

识别准确率

50+

支持作物种类

<100ms

边缘推理延迟

100+

预置模型数量

部署方式

灵活选择，适配不同场景

📱

边缘端部署

部署于机器人终端，实时推理，离线可用

☁️

云端部署

云端API调用，无需本地算力，持续更新

🔄

混合部署

边缘+云端协同，兼顾实时性与模型更新

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