SBIR Phase II: Real-time computer automated identification and quantification of insects entering the SolaRid insect control device (ICD)

SBIR 第二阶段:实时计算机自动识别和量化进入 SolaRid 昆虫控制装置 (ICD) 的昆虫

基本信息

  • 批准号:
    2247237
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 98.12万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Cooperative Agreement
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-10-01 至 2025-09-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The broader impacts of this Small Business Innovation Research (SBIR) Phase II project include an artificial intelligence technology designed to detect, identify, and determine levels of insect infestations in fields, providing a comprehensive decision support system in real-time. More efficient and precise insect monitoring would result in reduced chemical insecticide use by increasing the specificity and timeliness of the applied input. Successful completion of the project could serve to increase the economic competitiveness of the U.S. in the world agricultural market, positively impact the health and welfare of the American public through reduced pesticide use, and introduce rural populations to technology highlighting the benefits of investment in science, technology, engineering and math (STEM) education. This technology could result in significant savings per acre through decreased expenditures on pesticides and decreased damage done by pests. Considering pests cause $45 billion per year in crop damage annually, and US farms spend more than $25 billion per year on pesticides, the savings to the industry could be substantial.The project provides an artificial intelligence (AI)-driven insect trapping system that can identify a broad diversity of insects in real-time. The primary objective of the project is to finish development of an integrated pest management tool that attracts, captures, and images pest insects, identifies and counts them in real-time, and delivers data and management decisions in a user-friendly format to internet-accessible devices. In order to achieve this objective, the technology will be deployed in several agricultural systems where they will continuously obtain data in the form of insect images. The insects in these images will be identified by experts and the data will be used to train the AI insect identification system. During the project, the system will learn to identify a diversity of important and commonly encountered insects in agricultural fields and orchards and a user-friendly interface for delivering results to users will be developed. The end goal is an all-in-one pest management tool that can be deployed in any agricultural system in the United States where it can aid farmers in the management of pest problems while minimizing pesticide use and increasing yields.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该小企业创新研究 (SBIR) 第二阶段项目的更广泛影响包括人工智能技术,旨在检测、识别和确定田间昆虫侵扰水平,提供全面的实时决策支持系统。 更有效和更精确的昆虫监测将通过提高施用投入的特异性和及时性来减少化学杀虫剂的使用。该项目的成功完成可以有助于提高美国在世界农业市场上的经济竞争力,通过减少农药的使用对美国公众的健康和福利产生积极影响,并向农村人口介绍技术,突出科学投资的好处,技术、工程和数学(STEM)教育。该技术可以通过减少农药支出和减少害虫造成的损害,从而大幅节省每英亩土地的成本。考虑到害虫每年造成 450 亿美元的农作物损失,而美国农场每年在杀虫剂上的花费超过 250 亿美元,为行业节省的成本可能是巨大的。该项目提供了一种人工智能 (AI) 驱动的昆虫诱捕系统,可以实时识别昆虫的广泛多样性。该项目的主要目标是完成综合害虫管理工具的开发,该工具可以吸引、捕捉和成像害虫,实时识别和计数害虫,并以用户友好的格式向互联网提供数据和管理决策。可访问的设备。为了实现这一目标,该技术将部署在多个农业系统中,这些系统将持续获取昆虫图像形式的数据。这些图像中的昆虫将由专家进行识别,数据将用于训练人工智能昆虫识别系统。在项目期间,该系统将学习识别农田和果园中多种重要且常见的昆虫,并将开发一个用户友好的界面,用于向用户提供结果。最终目标是开发一种一体化害虫管理工具,可以部署在美国的任何农业系统中,帮助农民管理害虫问题,同时最大限度地减少农药使用并提高产量。该奖项反映了 NSF 的法定使命通过使用基金会的智力优点和更广泛的影响审查标准进行评估,并被认为值得支持。

项目成果

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  • 期刊:
  • 影响因子:
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    D. Clifford

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