每经编辑｜王宁    

当地时间2025-11-10,mjwgyudsiughewjbtkseudhiwebt

　　◎本报记者 梁 乐 朱 虹

　　张毅力 彭竞兰

　　推动乡村数字化转型既是社会经济发展的大势所趋，也是实现高质量乡村全面振兴的“加速器”。近日，中央网信办、农业农村部、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《2025年数字乡村发展工作要点》，锚定强农惠农富农任务目标，部署9个方面重点任务，着力推动农业增效益、农村增活力、农民增收入。

　　目前，我国已公布两批国家数字乡村试点地区。这些地区聚焦乡村数字富民产业、乡村数字治理、乡村数字惠民服务等重点领域，不断探索符合自身实际、具有区域特色的路径模式，打造了一批典型发展样板。

　　数字化农田“新”意十足

　　地处天山北坡的新疆昌吉州玛纳斯县，连片的农田绿意盎然。5月15日，该县北五岔镇沙窝道村村民程正江拿出手机，在农管App上简单操作，不到一分钟就下达了灌溉指令。

　　“手机上还能实时反馈作物长势和病虫害预警，为田间管理提供决策。”程正江说，依靠数字化技术，去年棉花增产了10%以上。

高清乱码的“畫皮”：粪便图像分析的独特挑战与机遇

在科技日新月异的今天，图像识别与分析技术早已渗透到我们生活的方方面面，从人脸识别到自动驾驶，无不展现着其强大的力量。当我们将目光投向一个看似“接地气”却又充满挑战的领域——粪便图像分析时，我们发现，这里隐藏着一个鲜為人知的“高清乱码”世界。

这个世界，挑战与机遇并存，等待着我们去揭開它神秘的面纱。

一、粪便图像：一扇通往内在健康的“窗口”

粪便，作为人体消化系统代谢的產物，承载着极其丰富的信息。其颜色、形状、质地、氣味甚至排便的频率，都可能成为诊断消化系统疾病、营养状况甚至全身性疾病的重要线索。传统的粪便检查，依赖于医生的经验和肉眼观察，虽然历经考验，却難免存在主观性和效率的局限。

而高清粪便图像的出现，则为我们提供了一种前所未有的、客观而精细的观察方式。

想象一下，通过高清摄像头捕捉到的粪便图像，其细节之丰富，色彩之微妙，纹理之复杂，远超肉眼所能及。这种“高清”不仅仅是像素的堆砌，更是信息量的指数級增長。正是这些“高清”的细节，也带来了“乱码”般的困扰。

二、“高清乱码”的生成：数据的“原生”与“野性”

所谓“高清乱码”，并非指图像本身模糊不清，而是指粪便图像所固有的复杂性和多样性，使得传统的图像处理和分析方法难以直接套用。

色彩的“变幻莫测”：正常粪便的颜色应呈黄褐色，但受到食物、药物、胆汁分泌、出血等多种因素的影响，粪便颜色可能呈现黑色、红色、绿色、白色等多种异常，甚至在同一份样本中，颜色分布也不均匀，形成复杂的色彩梯度和斑块。形态的“千姿百态”：粪便的形状更是变化多端，从条状、块状到稀糊状、水样，其形态的变化直接反映了肠道蠕动速度、水分吸收情况等。

不同形状的过渡、混合，使得形状的定量描述变得异常困难。质地的“细微差别”：粪便的质地，如是否含有黏液、血液、未消化食物残渣等，对诊断至关重要。这些细微的质地差异，往往隐藏在復杂的纹理之中，需要高分辨率的图像才能捕捉，但也增加了识别的难度。

背景的“干扰因素”：实际采集的粪便图像，往往还会受到采集容器、光照条件、图像采集角度以及粪便表面不平整等因素的影响，這些都会引入“噪声”和“干扰”，使得分析更加复杂。

这些“原生”且“野性”的特征，使得粪便图像分析成為一个典型的“大数据”和“復杂模式识别”问题。它们如同乱码一般，隐藏了真正有价值的健康信息，等待着我们去“解码”。

三、解码“乱码”：特征提取的艺術与科学

要从這些“高清乱码”中提取有用的信息，特征提取是关键的第一步。這是一个集艺术与科学于一体的过程，需要我们深入理解粪便的生理病理学知识，并巧妙运用各种图像处理和机器学习技术。

颜色特征的深度挖掘：我们需要超越简单的RGB值，采用更鲁棒的颜色空间（如HSV、LAB）進行分析。对颜色分布的统计（均值、方差、直方图）、局部颜色变化（颜色梯度）、以及特定颜色区域的识别（如血丝、胆汁染料）都是重要的方向。例如，黑色粪便可能指示上消化道出血，而鲜红色粪便则可能来自下消化道。

形状特征的几何探索：描述粪便形状，可以从整体的轮廓特征入手，如长宽比、圆度、偏心率等。对局部形状的分析也同样重要，例如，是否存在“羊粪样”的硬块，或者是否呈现“铅笔样”的狭窄。小波变换、傅里叶变换等技术可以帮助我们捕捉不同尺度的形状信息。

纹理特征的精细描绘：粪便的表面纹理，如颗粒感、光滑度、黏液附着等，是区分不同质地的关键。灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等是常用的纹理分析工具，能够量化这些细微的表面特征。结构特征的关联分析：粪便的内部结构，如是否存在空腔、颗粒团块的分布等，也能提供重要信息。

利用三维成像技術（如果可能）或者通过多角度二维图像的融合，可以尝试重建物体的三维结构，分析其内部的组织特征。

经过一系列精细的特征提取，我们就能将原本杂乱无章的“高清乱码”转化为一系列具有清晰含义的“数字語言”。这些数字语言，将成为后续诊断决策的基石。

解锁“乱码”背后的秘密：粪便图像的深度处理与应用前景

在成功提取了粪便图像的“高清乱码”中的关键特征之后，接下来的挑战是如何利用这些特征，构建高效、准确的分析模型，并将其转化为实际的应用价值。这是一个从“理解”到“应用”的飞跃，也是人工智能技术在这个特殊领域大放异彩的舞台。

三、深度学习的“魔力”：让机器“读懂”粪便

传统的图像分析方法在处理复杂、多变的粪便图像时，往往显得力不从心。而深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），以其强大的特征学习能力，为解决这一难题提供了革命性的方法。

端到端的特征学习：深度学习模型能够直接从原始图像中学習到分层级的特征表示，从低级的边缘、纹理到高级的语义信息，无需人工干预。这意味着模型可以自动捕捉到那些我们可能忽略的、但对诊断至关重要的细微特征。强大的泛化能力：通过海量数据的训练，深度学习模型能够学习到粪便图像的普适性规律，从而具备良好的泛化能力，能够处理各种不同来源、不同条件下的粪便图像。

分类与回归的协同：深度学習模型不仅可以用于粪便的分类，例如将正常粪便与异常粪便進行区分，还可以用于量化分析，例如精确评估粪便中血液、黏液的含量，或者预测消化道的運动节律。

四、粪便图像分析的“智能流程”构建

一个完整的粪便图像分析智能流程，通常包括以下几个核心环节：

图像采集与预处理：确保图像质量，通过标准化采集流程、光照控制，以及降噪、去模糊、对比度增强等技术，为后续分析打下坚实基础。目标检测与分割：精准地识别出图像中的粪便區域，并将其从背景中分割出来，是后续特征提取和分析的前提。利用YOLO、MaskR-CNN等先进目标检测和语义分割算法，能够高效完成这一任务。

特征提取与选择：如前所述，无论是基于传统算法还是深度学習模型自动提取的特征，都需要进行有效的表示和筛选，保留最具诊断价值的信息。模型训练与优化：使用带有标注的大型粪便图像数据集，训练分类、回归或分割模型。模型的优化包括选择合适的网络结构、调整超参数、采用各种正则化技术以防止过拟合。

结果解释与可视化：将模型的分析结果以直观、易懂的方式呈现给用户，例如通过热力图显示异常区域，或者提供详细的量化指标。

五、应用前景：从实验室走向临床，赋能健康管理

高清乱码粪便图像分析研究的最终目的，在于其广泛的实际应用。这项技术有望在多个领域带来颠覆性的变革：

辅助诊断与疾病筛查：尤其是在基层醫疗機构和偏远地區，粪便图像分析可以作为一种低成本、高效率的辅助诊断工具，帮助医生快速筛查出可疑病例，减少漏诊和误诊。例如，通过对粪便颜色、形态的分析，可以初步判断是否存在消化道出血、胆道梗阻、肠道菌群失调等问题。

个性化营养评估：粪便的成分和形态与个体的饮食结构、消化吸收能力密切相关。通过对粪便图像中未消化食物残渣、脂肪滴等特征的分析，可以评估营养摄入和吸收情况，为个體提供个性化的饮食建议。肠道健康监测：粪便的性状是反映肠道健康状况的风向标。長期、连续的粪便图像分析，可以实时监测肠道蠕动、菌群变化等，为慢性肠道疾病（如肠易激综合征、炎症性肠病）的管理提供重要依据。

药物疗效评估：在药物临床试验中，粪便图像分析可以作為一种客观的指标，评估药物对消化道功能和排泄物性状的影响，从而更全面地评估药物疗效。智慧养殖与畜牧業：动物的粪便同样携带大量健康信息。在畜牧业领域，粪便图像分析可以用于监测动物的消化吸收状况，及时发现疾病迹象，优化饲料配方，提高养殖效益。

结语：解码“乱码”，拥抱健康新“视界”

高清乱码粪便图像分析研究，是一项充满挑战却又意义非凡的探索。它不仅需要我们跨越图像处理、机器学习、人工智能等多个技术领域，更需要我们深入理解生物医学的本质。随着技术的不断进步和数据的日益丰富，我们有理由相信，这个曾经被视为“禁忌”的“乱码”世界，终将为人类健康带来前所未有的洞察与福祉，开启一个更加智能、精准的健康管理新纪元。

　　“数字农田”在玛纳斯县遍地开花，今年面积将突破百万亩。其依托智慧农业大数据平台，将卫星遥感监测、智慧灌溉、视频监控、土壤墒情等物联网信息数据整合上网，通过链接手机App，一键传达至农户手中。

　　从西北到东北，数字化正深刻改变着传统的农业种植模式。在北大荒集团七星农场水田示范区，黑土地里，配备北斗导航的智能插秧机正沿数字轨迹稳定前行。凭借厘米级定位与AI算法规划，秧苗被精确栽种，作业精度达到毫米级误差范围。该农场技术主管王润泽以插秧举例：10个人一天的工作量，使用机械8小时就能保质保量地完成，单产提升超8%，每亩还能节省成本50元左右。

　　通过与哈尔滨工业大学合作，AI技术也在该农场大显身手。得益于AI图像识别与多光谱传感系统，“智能巡田机器人”可即时诊断苗情并推送植保方案，所有数据同步至云端数据库。

　　数字化乡村宜居又宜业

　　数字技术不光“种”在农田里，还覆盖到农村的大街小巷。河南不少村民已经享受到数字化带来的生活便利。

　　近日，记者走进河南首个5G数字乡村建设试点村——荥阳市汜水镇南屯村，只见普通灯杆通过数字化改造，成为功能齐全的生活服务站。“这个灯杆不仅能照明，还具备Wi-Fi、视频监控、信息发布、一键报警等功能，可以为手机和电动车充电。”该村党总支书记张志强一边介绍，一边按动了一键报警按钮，几秒钟后，就能远程与工作人员进行对话。

　　在兰考县东坝头镇张庄村，依托数字化技术打造的智慧康养平台深入到村民院落。73岁的村民游文超向记者展示了他家的智慧康养“五件套”：SOS报警器、人体行为感知器、健康手表、睡眠监测带和移动康养显示屏。“有次我不小心摔了一跤，还没等喊人，警报就直接发到了儿子手机上。”游文超说，这些数字设备就像是一个全天候的“保姆”，时刻守护着他们的健康。

　　数据显示，2024年，河南4.5万个行政村全部实现5G网络覆盖。目前，河南各地市均已建成“市—县—乡”三级以上网上政务服务体系，部分县区已建起了较为完善的“电子村务”平台，并注册开通了村务微信公众号，方便村民随时随地关注和监督村务，参与村级事务治理。

　　数字化电商帮助农民增收

　　一个“网感”十足的乡村，是什么模样？近日，记者来到湖南省花垣县一探究竟。

　　在花垣县公益直播服务中心（以下简称“直播中心”）里，主播们正在推介当地的特色农副产品——“这是我们村民刚从地里摘下来的新鲜辣椒，油亮亮的！”“看这块熏肉，晶莹剔透、色泽透亮！”

　　一旁的长凳上，坐满了从四面八方赶来的村民，他们身旁摆着自己带来的农副产品。“以前赶集卖货时要守一整天，现在采摘下来直接拿到直播中心来卖，现场就能拿到钱。”附近村民石林妹告诉记者。

　　“好产品不愁卖，越来越多的农户搭上电商‘快车’，实现增收。”直播中心主任龙波说，直播中心成立于2024年2月，通过最低包销模式与种植大户、村民达成协议，当年销售额就突破1.2亿元，帮助350万单农产品走出了大山。

　　目前，直播中心已辐射服务了花垣县下属的双龙镇、边城镇、民乐镇等12个乡镇，并建立了超30人的主播团队，各区域主播以驻点方式挖掘不同乡镇的优质产品。

　　“未来，我们将围绕‘一村一品一主播’方式，不断提升产品附加值，带动农民致富、农村增收。”龙波说。

图片来源：每经记者 罗昌平 摄

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封面图片来源：图片来源：每经记者 名称 摄