VortLab行业痛点
智慧农业场景中的核心挑战
01
病虫害发现晚
人工巡田周期长，发现病虫害时已扩散。
02
识别依赖经验
病害种类多，缺乏经验的农户难以准确判断。
03
巡田效率低
大面积农田靠人力巡查，覆盖不全且成本高。
04
种植数据难积累
病虫害发生规律、作物生长数据缺乏结构化记录。
VortLab 解决方案
痛点到能力的直接映射
病虫害识别
目标检测 + 实例分割训练
检测/分割标注样本少
SAM3 辅助标注 + 主动学习智能采样
田间离线部署
NPU 训练 + 离线交付包
持续优化模型
版本链迭代 + 智能采样
典型应用场景
智慧农业中的真实落地场景
病虫害检测
叶片病斑、虫害区域自动识别，定位受影响范围。
作物分类计数
不同作物类型自动分类，支持密度和数量统计。
田间异常监测
倒伏、缺苗、杂草等异常情况自动发现。
核心能力
该方案用到的 VortLab 平台能力
目标检测实例分割SAM3 辅助标注主动学习NPU 训练离线交付