托普云农智能虫情监测系统：数字植保的前端感知基座

一、产品概述

托普云农智能虫情监测系统由田间智能虫情测报终端（TPCB 系列及 AI 型测报灯）与“云农植保在线"平台共同构成，是一套基于昆虫趋光性原理、光机电一体化、机器视觉与卷积神经网络（CNN）算法构建的自动化生态监测体系。

系统以鳞翅目、半翅目、鞘翅目等趋光性害虫为对象，在无人值守条件下完成“诱集—致死烘干—虫体分散—高清成像—AI 识别计数—云端时空分析—阈值预警"全流程闭环，将传统灯下人工目测调查转为标准化、连续化、可审计的数字植保范式，是智慧农业中连接“环境感知—植保决策—绿色防控"的关键基础设施。

二、工作原理

系统采用“光学诱集 + 物理处理 + 视觉感知 + 边缘/云端推理"的分层架构：

趋光诱集：依据害虫光谱敏感特性，采用黑光灯管或多波段数控 LED 光源（覆盖紫外至可见光谱），夜间光控自动启停，按靶标害虫活性周期匹配波长与频闪策略。

虫体处理：撞击屏导流入仓，远红外加热模块快速致死并烘干，保持虫体形态完整；振动平铺机构使虫体单层均匀分布于传送带，消除堆叠粘连干扰。

图像采集：工业级高清相机在可控背景光下定时俯拍，拍照频率可按 10 min～3 h 区间配置，支持活体/干样双态成像。

智能识别：图像经边缘端或云端 CNN 模型处理，完成虫体检测、轮廓分割、特征提取与分类计数，输出种类、数量、体长估计及时间戳，并与 GIS 站点绑定。

环境联动：集成雨滴传感与防雨百叶实现雨虫分离；选配温湿度、光照、雨量、CO₂ 等微气象传感器，支撑虫情—气象耦合分析。

数据闭环：4G/WiFi/RJ45 多模回传，平台汇总多站点序列，生成日/旬/月发生量曲线、高峰预警与防治窗口建议。

三、核心检测指标与功能

主要监测与输出指标

诱集对象：趋光性害虫（稻飞虱、二化螟、稻纵卷叶螟、草地贪夜蛾、蚜虫、蛾类等）

识别能力：覆盖主要农林趋光性害虫，近缘种（褐飞虱/白背飞虱）可区分，核心种类识别准确率满足测报级要求

计数输出：自动计数与人工灯下计数动态趋势拟合度高，支持分种统计与置信度标注

环境参数：空气温湿度、光照强度、降雨量同步采集

空间属性：内置定位模块，站点位置、海拔与田块边界可地图化呈现

关键功能

全流程无人值守：光控/时段双模式，自动诱虫、杀虫、平铺、拍照、上传

AI 识别计数：深度学习模型持续迭代，支持新种类增量训练与误检人工校正

雨虫分离与自清洁：防雨百叶、排水仓、蛛网清理，保障连续阴雨工况运行

远程运维：PC/移动端查看实时虫情、下发拍照频率、清空虫仓、校准设备参数

预警与报告：按发生量/防治阈值推送告警，自动生成虫情报表与趋势简报

多源组网：与性诱捕器、孢子捕捉仪、气象站、苗情相机、杀虫灯协同，构建“虫—气—苗—药"多维感知网

功能特点

1. 算法，高精度识别害虫：凭借海量虫库数据、多层融合算法优化，可智能识别上百种趋光性农、林害虫。

2. 智能识别作物生育期：高清苗情摄像头搭配算法模型，智能识别水稻等作物生育期。

3. 自动采集气象环境数据：可拓展气象环境传感器，自动采集空气温湿度、雨量、光照等环境数据。

4. 农业AI智能体，智能问答：内嵌农业AI智能体“问稷"，基于专业、系统的农业知识体系，实现农业智能问诊，生成病虫害防治处方建议。

5. 虫情-气象-作物生长联动分析：农业AI智能体深度整合作物生育期、气象环境及历史虫情数据，多维度深度解析虫情发展趋势。

6. 大小虫子识别过滤：捕捉口外围设有滤网，防止非目标体进入机器内部，影响靶标昆虫识别。

7. 智能雨控：根据外界雨量变化自动控制整灯工作,可远程及手动自由调整。

8. 智能光控：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。

9. 智能时控：根据靶标害虫生活习性规律，设定工作时间段。

10. 智能联网，远程查询监管：可在电脑端和手机端远程查询虫情数据、设置系统参数。

11. 自动清洁：定期自动清理玻璃撞击屏上的蜘蛛网。

12. 防雨功能：具备雨虫分离功能，且防雨百叶可便捷安装。

13. 虫体收集：接虫盒采用空气对流设计，留存优质虫体标本。

四、适用应用场景

粮食作物测报：水稻螟虫与飞虱复合种群动态、小麦蚜虫/黏虫、玉米草地贪夜蛾迁飞峰捕获

经济园艺植保：茶园小绿叶蝉、果园绿盲蝽、柑橘木虱、草莓蓟马等小虫体专项监测

林业与检疫：美国白蛾、松材线虫媒介昆虫、湿地与苗圃害虫长期定位观测

IPM 决策前端：嵌入综合防治日历，判断成虫高峰、卵孵盛期与施药窗口，支撑农药减量

科研长期定位：多站点连续灯下序列，用于害虫气候响应、物候偏移、抗药性地理分布与种群动态建模

区域联防联控：县级植保站组网，实现跨片区虫源追踪与暴发风险协同研判

五、科研价值与系统意义

系统将传统“人工查灯、经验估峰"转化为连续、可复现、可溯源的数字序列：

消除观测偏差：压缩夜间巡查滞后与测报员主观误差，提升跨站点数据可比性

支撑模型训练：原图+标注+气象+GIS 绑定数据，服务于害虫发生期预测与论文复现

驱动精准植保：把“发生量—发生期"预测嵌入作物管理日历，推动“该打才打"的按需施药

智慧农业闭环：作为植保感知中枢，衔接气象、表型、墒情与飞防执行，形成“感知—诊断—决策—防控"链路

服务生态安全：在保障防效前提下降低化学农药投入，兼顾天敌保护与生物多样性监测

六、结尾总结

托普云农智能虫情监测系统的技术本质，是把害虫种群动态从“经验现象"工程化为“时空可计算数据"。其价值不限于自动数虫，更在于以光诱感知为入口、AI 识别为内核、物联平台为中枢，构建可预警、可决策、可归档的植保数字底座。作为国产数字植保装备，它为现代农学、智慧农业与绿色防控体系提供了稳定、可追溯的虫害监测基座。

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