本项目一共训练两个模型，第一个模型在"病虫害检测"模块免费开放，训练好的模型已经做成docker和数据集一起开源，此模型的数据集是普通相机拍摄，只能检测常规的病虫害。

第二个模型仅系统后台可见，数据集是无人机拍摄的航片，包含病虫害，洪灾和旱灾等自然灾害的遥感影像。系统会检测图片的受灾类型，受灾程度和像素面积，并根据飞行高度和深度信息按比例尺推算出实际受灾面积，进而推算出理赔金额，做到人工智能定损。传统的农业保险工作人员调查受灾区域时，因区域形状不规则，真实面积很难丈量，导致受灾情况和理赔金额也很难确定。人工智能定损，精度高，效率高，而且不掺杂情感因素，实事求是地计算出理赔金额，极大减少了瞒报和误报情况，从而减少保险纠纷。

本团队成员来自华东师范大学软件工程学院汪洋导师团队，主要从事于计算机视觉和强化学习相关工作，已在CCF推荐会议发表多篇论文，本算法已投CVPR。如果您对我们的算法或者原型系统感兴趣，欢迎加盟合作。

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