智能虫情测报系统介绍

一、系统定义与学科定位

托普云农智能虫情测报系统（含TPCB系列智能虫情测报灯及配套云端平台）是一套基于光机电一体化、远红外处理、机器视觉与卷积神经网络（CNN）深度学习算法构建的自动化生态监测体系。该系统以趋光性害虫为监测对象，在无人值守条件下完成诱集、致死烘干、虫体平铺、高清成像、物种识别计数及云端时空分析，实现从传统经验型目测调查向标准化、连续化、数字化植保监测的转变，是数字植物保护的关键基础设施。

二、系统核心功能

1、整体结构采用304不锈钢，智能测报灯采用光、电、数控，远程自动控制及识别计数、雨虫分离技术，有防雨百叶，超大防雨棚，下雨天可以正常工作，正常捕虫；

2、智能型虫情测报灯内置2000W高清工业摄像机。可远程设置工作模式，通过PC云端及手机APP端能远程自动拍照和手动拍照，7寸工业彩色手触摸屏显示与操作，安卓系统智能控制。全中文液晶显示，可分时段设置和控制，自动拍照和手动拍照均可；

3、设有图像采集设备，可通过摄像头实时采集传送带上的虫子情况，通过网页端的识别功能进行识别计数，也可通过平台远程进行拍照和工作模式更改等设置；

4、自动拍照：智能测报灯可调时段拍照，拍照可调频率区间≥〔10min,3h〕/张；

5、自动识别：自动识别测报系统，应能识别包括但不限于褐飞虱、白背飞虱、稻纵卷叶螟、二化螟和大螟等水稻主要害虫。其中白背飞虱的识别准确率≥85%，稻纵卷叶螟、二化螟和大螟的识别准确率≥90%；

6、自动计数：智能测报灯自动计数和灯下人工计数的动态趋势拟合度≥0.90；

7、自动传输：自动上传监测图片数据。数据实时传输，上传速度应≥1M/s；

8、远程查询监控：可实现在电脑端和手机端远程监控平台对虫情自动采集系统的控制，包括但不限于指令发布执行、系统参数设置和采集信息的查询分析等；

9、图像处理：可实现对拍摄画面的图像处理，包括但不限于画面分割、切换处理及保存等功能。图片保存质量应满足虫体人工手动计数的识别需求；

10、内置GPS定位功能，虫情测报灯可在地图中查看设备站点等数据。在PC云端地图中查看设备站点等数据，设备被盗可追踪；

11、设备也可以远程手动控制换位、诱虫灯开启、加热管通断、杀虫仓和烘干仓清空、震动电机开关、传送带开关等功能；

12、虫子分散平铺机构，通过振动将虫体均匀洒落平铺在传送带上使虫子可以均匀，传送带准确将虫体运输到拍照区域内，保证每一个虫子特征都可以被拍的清楚，为自动识别及人工矫正打好基础；

13、高温加热虫体处理仓温度控制：工作温度最高达85±5℃，处理温度分仓位任意可调，上下两层远红外虫体处理仓，更有效地完成杀虫和烘干工作。高温加热虫体处理致死率不小于98%，虫体完整率不小于95%；

14、光控控制：晚上自动开灯运行，白天自动关灯（待机），在夜间工作状态下，不受瞬间强光照射改变工作状态。

15、时段控制：根据靶标害虫生活习性规律，设定工作时间段；

16、大小虫子识别过滤：捕捉口外围设有滤网，防止非目标体大虫子进入机器内部，影响小虫子自动识别；

17、虫雨仓结构：将雨水自动排出，能有效将雨虫分离，使箱体内无积水；

18、雨控装置：可按外界天气变化自动控制设备工作；

19、防雷装置：能够有效防止雷击。

三、工作流程与运行原理

趋光诱集：夜间启动特定波长光源，利用昆虫正趋光性诱使靶标害虫撞击屏落后落入落虫漏斗。

虫体灭活烘干：虫体进入远红外处理仓被致死并烘干，防止腐败变形影响识别精度。

分散传送与成像：振动平铺机构将虫体均匀排列于传送带并送至拍摄区，工业相机定时采集高清图像。

图像上传与AI识别：图像经物联网链路上传云端，由基于大规模标注虫库训练的CNN模型自动完成虫种鉴别与个体计数。

数据分析与预警：云端平台（"云农植保在线"）结合气象、作物生育期数据建立害虫种群消长模型，生成日/旬/月发生曲线、热力图及暴发预警，部分机型嵌入AI智能体辅助生成防治建议。

分时段集虫（可选）：部分型号配备自动转换接虫盘/袋，按设定时间间隔分区收集虫体供实验室复核或带毒率检测。

四、智能识别算法与数据特征

基于卷积神经网络构建的多物种分类模型，经百万级标本图像训练，可对百余种农林趋光性害虫（褐飞虱、白背飞虱、稻纵卷叶螟、二化螟、草地贪夜蛾等）进行自动鉴别。

系统自动计数结果与人工灯下计数具有良好动态趋势拟合度，满足植保测报统计学要求。

平台支持阈值触发预警、历史数据回溯比对、多站点区域联防联控分析及第三方农事管理系统API对接。

五、适用场景与植保学意义

广泛适用于水稻、小麦、玉米等大田作物产区，以及果园、茶园、苗圃、城市园林绿化带和森林病虫害监测站。该系统克服了人工调查夜间观测盲区大、频次低、主观误差显著等局限，延长有效监测时域至全天候，缩短虫情情报发布周期，为害虫迁入始见期捕捉、种群动态分析及精准防控窗口期判定提供客观量化依据，推动植保工作从"事后补救"向"事前预警"转型。

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