2024-04-24
國立臺灣大學 生物機電工程學系/ 鄧喬尹碩士生、林達德特聘教授外銷核可蘭園的有害生物管理方法目前主要仰賴人工回收黏蟲紙並進行人工鑑定,費時耗工且無法即時回饋。為解決此問題,本研究透過掃描高解析度黏蟲紙影像並建立人工智慧辨識模型,特別聚焦在臺灣花薊馬、南黃薊馬與小黃薊馬的辨識。所建立的雙層架構模型,其效能經混淆矩陣分析,辨識模型表現優良,達實用化之水準。基於此辨識模型進一步建立整合高解析度影像與數據圖形化及分析報表軟體,可快速完成黏蟲紙的量化分析。該系統有助於了解提供蘭園現場的害蟲分布資訊,進一步可用於研究蘭花病害之病毒傳播途徑,為病蟲害防治提供重要資訊,提升蝴蝶蘭業者與防檢疫管理者的管理效率與即時性。