約翰迪爾拖拉機(jī)無人駕駛的秘密——視覺技術(shù)在農(nóng)機(jī)上的廣泛應(yīng)用

近十年來，隨著人工智能信息技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)（Computer Vision）已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的重要分支，它在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，也是農(nóng)機(jī)行業(yè)的重要助手。以約輸?shù)蠣枮榇淼募夹g(shù)領(lǐng)先企業(yè)率先把視覺技術(shù)應(yīng)用在收割機(jī)、拖拉機(jī)、噴霧機(jī)及播種機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備上，為農(nóng)機(jī)的智能自動化、自主化開了好頭、起到了引領(lǐng)示范作用。讓我們共同領(lǐng)略下約翰迪爾把視覺技術(shù)帶頭在農(nóng)機(jī)產(chǎn)品上應(yīng)用的技術(shù)路線與核心功能要素及進(jìn)展情況，以加快我國農(nóng)機(jī)產(chǎn)品智能化研發(fā)制造中借鑒。

迪爾公司推進(jìn)視覺技術(shù)在農(nóng)機(jī)設(shè)備上應(yīng)用，起步于2015年。同年，迪爾推出了首款應(yīng)用了視覺技術(shù)的收割機(jī)，它使用立體視覺系統(tǒng)和經(jīng)過訓(xùn)練的幾何模型來檢測矩形目標(biāo)的邊緣，幫助用戶更精確的收獲作物，減少損失。

2016年迪爾發(fā)布了一款新的視覺系統(tǒng)，它由帶有顏色檢測算法的雙目相機(jī)組成，用于檢測農(nóng)作物在田地中的位置，通過將信息補(bǔ)充到GPS導(dǎo)航系統(tǒng)中來確保作業(yè)時(shí)農(nóng)機(jī)不會碾壓和損壞農(nóng)作物。

兩年后，迪爾開始使用 CVML（計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)）來檢測正在收獲的谷物質(zhì)量。約翰迪爾技術(shù)總監(jiān)介紹，他們將成像系統(tǒng)放置在聯(lián)合收割機(jī)內(nèi)，為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供數(shù)據(jù)， “該系統(tǒng)使機(jī)器的機(jī)械部分保持最佳性能，這是我們第一次收集大型數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型?！?/p>

2022年，迪爾在世界電子消費(fèi)品展覽會上推出了其自主性（無人駕駛）拖拉機(jī)，它使用 CVML 和六對立體攝像頭來檢測和識別物體。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)成功的關(guān)鍵之一是擁有具有代表性事件的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。想讓拖拉機(jī)達(dá)到自主性（無人駕駛），這就要求設(shè)計(jì)者必須徹底重新思考如何訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。然而在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境中，“田地中間的障礙物經(jīng)常發(fā)生”這一事件的概率很低，為機(jī)器的學(xué)習(xí)帶來難題。為了徹底解決這個(gè)訓(xùn)練視覺系統(tǒng)問題，讓拖拉機(jī)能夠高效地檢測土壤、樹林、線路和天空等始終存在的事物，他們進(jìn)行了多次試驗(yàn)，確保如果拖拉機(jī)識別的東西不是土壤、樹林、線路和天空，它會停下來。

2022年3月，迪爾推出See&Spray Ultimate。它使用 CVML 來檢測每種雜草的位置，并僅在需要的地方準(zhǔn)確地施用除草劑。該公司認(rèn)為，“這是很重要，因?yàn)殡s草會從植物中竊取寶貴的水、養(yǎng)分和陽光，從而阻止植物充分發(fā)揮其潛力”。

自 1947 年推出自走式噴霧機(jī)以來，受限于技術(shù)，農(nóng)民只能在整個(gè)田間進(jìn)行農(nóng)藥噴灑以殺死雜草。借助 See & Spray 技術(shù)，農(nóng)民現(xiàn)在可以只噴灑雜草，為他們減少了三分之二的除草機(jī)消耗。在美國，農(nóng)民從2022年開始使用這項(xiàng)技術(shù)。搭載了See & Spray 技術(shù)的除草機(jī)能識別并噴灑比智能手機(jī)相機(jī)鏡頭還小的雜草，為農(nóng)戶節(jié)省時(shí)間并降低成本，同時(shí)避免對農(nóng)作物和土地造成不必要的影響。

這正是迪爾應(yīng)用視覺技術(shù)達(dá)到的效果。視覺技術(shù)為噴霧機(jī)提供了“眼睛”（共 36 個(gè)），這些“眼睛”安裝在噴霧機(jī) 120 英尺長的噴桿上。每秒鐘，這些攝像機(jī)都會掃描超過 2,200 平方英尺的土地并捕獲 12 億個(gè)像素。如果人們試圖用人眼來匹配這種水平的傳感和處理，則需要近 6,000 人才能完成。這不僅僅發(fā)生在一個(gè)“該系統(tǒng)在穿過不平坦的地形、塵土飛揚(yáng)的田地和側(cè)風(fēng)時(shí)執(zhí)行其任務(wù)。這些攝像機(jī)是密封的、超堅(jiān)固的，并且可以在陽光和陰影下看到，因此它們可以在這種惡劣的環(huán)境中成功運(yùn)行。”觀看不僅發(fā)生在"眼睛"成像系統(tǒng)上，它還依賴于先進(jìn)的計(jì)算。

迪爾為 See & Spray 設(shè)計(jì)了嵌入式控制器。其中十個(gè)連接到噴霧機(jī)上，它們裝有高性能處理器，可以理解攝像機(jī)所看到的內(nèi)容。這些處理器每秒可以處理4GB的數(shù)據(jù)，可以在惡劣或高溫環(huán)境下進(jìn)行工作，同時(shí)進(jìn)行自動冷卻，這些都是開發(fā)時(shí)必須考慮的條件。

實(shí)踐證明，農(nóng)機(jī)上采用See & Spray Ultimate 視覺技術(shù)，可以節(jié)省 50% 到 70% 的作業(yè)灑藥成本。如果這項(xiàng)技術(shù)在全世界推廣應(yīng)用，對改善全球范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)環(huán)境可持續(xù)性的真正影響是巨大的。

除了幫助迪爾品牌下的用戶外，通過視覺技術(shù)得到的數(shù)據(jù)對全球環(huán)境一定會產(chǎn)生重大積極影響。例如，美國農(nóng)民在 9000 萬英畝土地上種植玉米，每年施用約 1.4 億加侖發(fā)酵肥，以幫助這些種子長成高產(chǎn)植物。借助視覺技術(shù) Exact Shot，可以減少 60% 以上的化肥用量，即 9300 萬加侖。根據(jù)當(dāng)今的化肥價(jià)格，這可以為農(nóng)民節(jié)省 6.5 億美元的投入成本，也可以防止浪費(fèi)的化肥助長雜草生長或增加了漂移的風(fēng)險(xiǎn)。除了化肥之外，美國農(nóng)民每年還使用超過 2300 萬加侖的除草劑來治理雜草。使用 視覺See & Spray 技術(shù)，可以將其減少多達(dá)三分之二，相當(dāng)于 1500 萬加侖的除草劑。這可以節(jié)省農(nóng)民的收入大約為 10 億美元?！?/p>

無論是自動駕駛拖拉機(jī)或僅檢測和噴灑雜草的機(jī)器，視覺技術(shù)在農(nóng)機(jī)裝備上的應(yīng)用正在改變農(nóng)業(yè)，而約翰迪爾處于推進(jìn)這些尖端技術(shù)的最前沿。