【乡村振兴案例】国家推行乡村振兴千万工程的六大路径和十大典型案例
日本农业老龄化严重，据数据统计，日本农业人口大约有418.6万人，其基数不少，可是其中43.5%的人都是65岁以上的老龄化人口，并且未满35岁的青壮年人口不足5%，农业人口平均年龄为68.5岁。为了解决农业老龄化问题，日本政府一方面对农业给予高度优惠政策、高额农业补贴，吸引年轻人从事农业；另一方面，大力发展智能农业，用机器代替人工。
日本智能农业技术主要包括机器视觉、农业机器人、农业互联网、农业云计算等几个方面。
机器视觉：通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。能够辅助农业生产过程中，发挥对于农产品的监控和感知作用，如识别农产品的成熟度、鉴别农产品的病虫害感染情况、农作物的生长情况等。
农业机器人：不同类型的机器人可分别用于树木嫁接，农产品自动收获以及辅助农民携带和运输物品等日常作业情况。
农业物联网：通过采集与农产品相关的数据，如温度、湿度、二氧化碳等，用物联网系统来调整到最合适的环境，驱使相关的空调设备，窗帘，门窗等相关设备的运转，确保农作物能够在最佳的条件下生长；利用全球卫星定位系统，无人驾驶拖拉机能够在大规模农场实现24小时耕作，有效解决农业人口不足问题；通过互联网实时监控消费者动向，能够抓住最佳时机生产和销售畅销的农作物或农产品。
农业云计算：通过分析气象数据，历史产量，病虫害情况等，对于农产品未来的收获日期，收获的产量等做出相关的预测。在病虫害发生的高峰时期提前发出预警，以方便农民及时投放农药来保证农作物正常生长。
智能技术在日本农业应用中发挥了重要的作用，动植物生长更可控，品质更有保障，更加节省人工。
NEC：病死鸡监测解决方案。通过在鸡舍内的走廊设置专用的托架和拍摄设备，将拍摄到的图像用于深度学习系统里训练。训练后的系统可用于自动识别病死鸡。避免了工人需要不间断的巡逻和依靠肉眼来实时监控肉鸡的生长情况。有助于降低因为肉鸡发生瘟疫所造成的损失。
富士通：农作物的生长及产量预测的解决方案。避免依赖农户的经验，收割时间等造成的农产品质量参差不齐。同时，通过分析气候因素，可以计算出最适合农作物生长的环境，确保农作物可以安全的生长。
日本水产：水产养殖预测系统。通过拍摄水里鱼的视频，利用计算机识别技术识别后自动计算鱼的长度和重量，得到养殖鱼整体的重量分布水平。避免了直接与鱼接触，降低了鱼患病死亡的风险，对鱼群也没有伤害。
松下：西红柿自动采摘机器人。通过搭载的视觉传感器和深度学习技术，自动判断需要采摘的西红柿。确保采摘的西红柿成熟度能够保持一致。同时由于机器人可以24小时不间断作业，可以显著降低农民的工作量。
静冈县小池农场：黄瓜等级分类系统。通过深度学习来判断黄瓜的形状，如弯曲度，颜色，表面光泽度等，将不同的黄瓜进行分类后用于不同的销售场合。同时还可以根据季节的变化趋势来调整分类的结果。
基于富士经济株式会社的统计，日本国内的智能农业在2016、2017年度的市场规模分别为104亿和120亿日元。预计2023年度，日本智能农业市场规模将增长至333亿日元，为2016年的三倍。
来源：有农有艺
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