指标

指标值

樣本優勢

1.可(kě)智能識别100多種農作物約300麗生多種病害、500多種蟲害，可(kě)識别3000多種植物；

2. 植物樣本總量5000000+，病蟲害樣本見車總量50000+；

3. 植物單一樣本數量不少(shǎo)于100張，病蟲害單一樣理鄉本數量不少(shǎo)于50張；

4. 每種病害、蟲害、植物均有對應的知識庫描述。到一

5.  産量和(hé)品質識别用的是yolo框架，産量用了80信音0多的樣本，品質用了200多的樣本，産量可(音少kě)以識别的種類有蘋果、香蕉、橙子(z校很ǐ)，品質可(kě)以識别的隻有蘋果，産量識别與品質識别相似度綠男在70%的時候才會被識别。

AI識别精度

1. 識别精度超過90%

AI算法能力

1.支持目前主流的著名圖像識别模型（LeNet-街說5，AlexNet，ZFNet，VGGNet，GoogLenet慢就，ResNet等）。

2. 深度神經網絡模型采用開源方式進行設計與組合，能夠很方便知可的對模型中(zhōng)的網絡層進行修改，提出适應不同數據規模與特點的新模黃這型。

3. 模型已經在已有的植被和(hé)病蟲害數據集下(xià)人吧進行了訓練與優化，模型參數對外公開，可(kě)以為新場景的訓練提供遷移學習的離兒初始模型參數，加快新數據集訓練的速度并提高訓練的精度。

4.  算法模型支持對抗網絡訓練，能夠将對抗要師機制引入圖像識别的深度學習模型學習與訓練中(zhōng)，提升模坐店型的魯棒性和(hé)泛化能力

AI訓練能力

1. AI平台訓練模型可(kě)靠，支持不同平台、多GPU的快速來票訓練。

2. 訓練後的模型能夠在主流的計算個(g舞放è)人平台（如(rú)PC客戶端的window近那s，linux平台，移動(dòng)端的Android平台）運行。

3. 也可(kě)以在雲平台進行部署，實現數樹請據的快速上傳和(hé)訓練，借助雲平台實現數據、模型鐘明和(hé)程序的便捷訪問(wèn)。

4. AI平台支持由簡單到複雜的深度學習訓練過程，不僅适合樂有初學者熟悉深度學習的簡單模型搭建，數據組織商吃和(hé)訓練的過程，也能夠為專業(yè)研究者提供全面的模型懂明參數調制功能，在可(kě)視化的界面支持下(xià)快速的進行模型的訓練、調吧妹優與比較

數據量存儲性能

1. 支持PB級樣本數據存儲

2. 數據量不受存儲類型和(h喝土é)操作系統限制，僅受限于存儲容量本身

建庫處理性能

1. 支持海量樣本數據的集群建庫處理

2. 4節點集群，切片速度不低于500張/秒

數據服務性能

1. 并發訪問(wèn)用戶數不低于1000用戶

2. 并發訪問(wèn)響應時間低于1秒雜又

3. 服務提供能力不小于20000知湖小時

4. 系統響應時間：<=1秒；

5.數據存儲量：>=10G;

6.運行時間限制：24小時運行；

7.數據精度：雙精度。