当今世界环境污染、能源枯竭、耕地面积减少等问题都在影响着农业生产,要养活中国13亿的庞大人口,就要提高农业粮食产量。本文提出了一种基于人工智能的水稻精准农业信息系统,该系统能实时获取水稻农田信息,智能监测水稻的生长环境,以便及时采取措施,提高水稻的产量,节省人力物力。本文系统的整体设计采用四层物联网结构,同时结合人工智能的图像处理分析技术,实现从农田采集数据并对其进行分析的功能。数据采集功能通过不同类型的传感器完成,采集的信息分为两类,一类是气象信息,一类是图像与GPS信息。采集到的数据通过农田内部传输以及互联网传输两个过程,传送到云存储平台。农田内部数据传输依赖田间数据传输模块实现,该模块上装无线接收模块,可以接收气象传感器发出的无线信号。在田间数据传输模块上搭建FTP服务器,将接收到的气象数据做分类存储,将网络数据传输模块作为FTP客户端,两者之间实现数据的田间远距离传输。互联网传输通过网络数据传输模块实现,该模块上设有4G单元,能接入4G网络,将数据上传到云存储平台。在任意装有酷痞物联客户端的终端,通过账号与密码获取权限,就可以查看数据,真正实现农业数据共享。数据分析包括图像处理与分类两步。图像数据会借助OpenCV进行分割以及特征提取等操作,然后送入卷积神经网络分类器进行分类,得出水稻病虫害种类。在PC客户端,将上述气象数据、GPS数据、图像数据以及分类结果在软件交互界面上进行系统化的显示。用户登陆客户端软件系统可查看传感器采集的数据以及分析结果等信息。经过实际测试,网络数据传输模块能正常将所有数据分类上传,在PC端能下载这些数据,图像数据处理分类过程正常。但是由于单一分类器的分类结果不稳定,正确率达不到要求,最终引入随机森林算法的思想,基于多个模型的分类结果统计得出最终结果,使分类的正确率达到96.32%。最后对客户端应用程序的工作过程进行了测试,数据调用与数据显示功能均正常。