农业是国民经济的重要支柱，而农作物病虫害防控一直是制约农业发展的重要问题。传统病虫害识别和防控方法主要依赖农民的经验，具有准确度低、效率低等缺陷。随着人工智能技术的发展，利用图像识别和深度学习技术，开发一款AI识别病虫害的系统，可以快捷、准确地对农作物的病虫害进行识别和预警，提高病虫害防控效率，具有极大的实际应用价值。 农田守望者——基于EasyDL的智慧农业识别系统以大数据分析为背景，构建了智慧农业服务系统。该系统主要由农户、专家、管理员三个部分组成，基于EasyDL平台及Android平台，以Java语言为主，基于SpringBoot和Postman等工具开发系统架构。针对大多数无法及时判断的病虫害以及用药的情况，我组及时做出调整，最大程度地满足农户需求，解决农户无法抽出大量时间进行系统学习的问题，病虫害诊断及时、准确，扩展智慧农业在数字化时代的应用领域，填补数字化时代智能识别方面的空白。 本作品有四大创新及五大优势： 四大创新 （1）病害诊断准确。农户只需要通过手机对病害农作物进行拍照上传，根据大数据分析1-2秒即可返回准确的结果至农户，目前可识别70余种常见病虫害，涵盖30多种常见的农作物，识别精确度可达到94.64%。（2）学习方式便利。该系统提供了一个在线学习平台。平台上有丰富的学习资源，包括病虫害识别技巧、防治方法、农药选择等，农户可以根据自身需求进行学习。（3）精准推荐用药。通过对于农作物病虫害的精确识别，该系统会推荐用药及用量，通过减少农药的使用，可以降低对有益生物的杀伤和生态环境的破坏，维护生态平衡。（4）搭建农户论坛。农户可以在论坛上获取病虫害防治的最新研究成果、技术技巧等，实现知识的共享与传播。 五大优势 （1）搭建病虫害数据库。本数据集将为农业病害识别研究领域提供宝贵的基础数据资源，同时可作为大数据环境下机器学习建模的标准图库，对促进农业病害图像识别研究的发展具有重要的实际应用价值（2）细节进行独立标注。通过大量素材数据及准确标注，现有模型能达到94.64%的准确率，大大降低了农户误判，导致农作物防治不及时的问题（3）已完成APP搭建（4）拥有阿里山两岸病虫害农业试验田。我们团队拥有阿里山两岸病虫害农业试验田，总面积达到5213平方公尺。这片试验田为我们提供了宝贵的实践机会，让我们能够将理论与实践相结合，不断优化我们的智能识别技术（5）开发农业数据可视化平台。同步开发物联网大数据监测平台，通过土壤传感器、风速传感器、水分传感器等物联网监测设备搭建农业IOT平台，农民可根据数据平台给出的环境分析，结合实际病虫害情况，更好的从根源上防治病虫害 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始应用AI技术来提升各自行业的效率和质量。在农业领域，AI智能识别病虫害功能已经成为了一个重要的应用方向。这项技术能够帮助农民及时发现并解决病虫害问题，提高农作物产量和品质，具有重要的现实意义和应用价值。