喝不喝水让土壤自己做主，高校学子把人工智能应用到园林浇灌

楚天都市报4月19日讯（记者贺俊 通讯员邹星）当下热门的“人工智能”技术，与园林浇灌结合在一起，不仅实现了只能浇灌，还解决了以往浇灌中存在的资源浪费问题。这是武汉理工大学学子发明的“基于深度学习与机器视觉的园林智能浇灌系统”，日前，该项目斩获学校节能减排大赛一等奖。

武汉市的城市绿化带主要采用洒水车进行浇灌，这是一种粗放式浇灌，水资源浪费严重。该校机电学院工业工程系15级学生刘鹏深入调研后发现，当下的园林浇灌模式主要是定时浇灌和人工浇灌，定时浇灌是设定固定的时间间隔进行浇灌，人工浇灌是一种粗放型的浇灌模式，这两种浇灌模式存在水资源浪费、人力资源浪费、不合理浇灌等问题。

是否能通过人工智能技术解决以上问题呢？刘鹏向讲过这方面知识的罗亚波老师提出想法，并联系曹晓辉、胡文鹏等6名同学形成研究小组，开始了探索。很快，他们确定了项目的初步设计方案：通过摄像头采集土壤的图像特征，将深度学习和机器视觉技术相结合，构造和训练稳定的卷积神经网络，实现浇灌需求的智能决策，并将决策结果传递给执行浇灌操作的硬件系统，从而实现浇灌工作的智能化。

样本采集过程的工作量巨大。刘鹏等人在该校三个不同校区采集了大量土壤作为原始样本，并通过浇水、风干等措施获得了1000多份训练样本，建立了主要包括颜色、纹理、颗粒度等土壤图像属性与含水量关系的样本表。最终，训练稳定的卷积神经网络决策正确率达到了应用级水平。“科学研究并不像看上去那么高端靓丽，工作往往是具体和细节的，我经常和组里的同学开玩笑说，我们干的是挖土挑水的工作。”罗亚波说。

该项目设计方案采用的都是低成本的部件，构建好的系统只需将主机置于机房，连接园林已有管道系统即可运行，大大节省了成本。据悉，项目在调试阶段，已引起多家园林公司的注意，目前已选取一家公司进行安装调试和试用，该公司高度肯定了试用效果，并表示有很好的实用性和广阔的应用前景。