小虫体智能测报系统，终结稻飞虱“测报难”时代

专为稻飞虱、叶蝉、绿盲蝽等毫米级害虫打造的AI测报终端，解决传统测报“看不清、数不准、预警迟"的植保核心痛点。

一、 系统定位：微小害虫的“AI视觉雷达"

托普云农小虫体智能测报系统（TPCB-XCDY-P系列）是一套专为1.5–10 mm趋光性害虫设计的智能监测终端。它通过专一性光谱诱集 + 活体高清成像 + 深度学习识别技术闭环，实现了对稻飞虱等微小害虫的自动分类计数与发生趋势预测，传统测报灯对小虫体监测的空白。

核心技术闭环：

物理筛选：定制小孔径进虫口，过滤大虫干扰，精准诱集毫米级目标害虫。

活体成像：内置2000万像素工业相机，对活体害虫进行高清拍摄（虫体完整度≥98%）。

AI识别：基于卷积神经网络（CNN）算法，自动识别褐飞虱、白背飞虱、叶蝉等20+种害虫，识别准确率≥90%。

无人值守：光控+雨控自动运行，4G/以太网远程数据传输。

二、 解决四大植保测报痛点

痛点1：虫体太小“看不清"，人工计数误差大

传统困境：稻飞虱、叶蝉体长仅2–3 mm，传统测报灯下虫体堆积、残缺，肉眼难以区分褐飞虱与白背飞虱等近似种，计数依赖经验，数据主观性强，误差常超30%。

系统方案：毫米级视觉解析。系统利用高分辨率相机捕捉虫体背部纹理与形态细节，AI算法依据翅脉、体色等特征进行精准分类。实测对稻飞虱的识别准确率可达90%–95%，计数趋势与人工拟合度R²≥0.90，实现“机器换人"的精准统计。

痛点2：测报滞后“预警迟"，错失防治窗口期

传统困境：人工调查需下田取样、镜检、汇总，数据反馈周期长达3–5天。稻飞虱具有暴发性，待数据上报时虫口基数已呈指数增长，极易错过若虫低龄防治窗口。

系统方案：实时数据流预警。设备支持≤5分钟/次的高频拍照与识别，数据通过云端实时推送至Web/APP平台。系统可自动生成虫情曲线，当单位面积虫量超过阈值时，立即触发短信/平台报警，将预警时间提前48–72小时，为统防统治争取关键时间。

痛点3：迁飞害虫“测不准"，大区监测盲区多

传统困境：稻飞虱属迁飞性害虫，发生具有区域性。传统定点调查代表性有限，且夜间迁入峰难以被人工捕捉，导致测报数据与田间实际发生情况脱节。

系统方案：网格化立体监测。系统采用专一性诱虫光谱（针对性吸引稻飞虱等），结合GPS定位，可在县域范围内布设监测网络。通过分析各点位虫口密度时空变化，精准判断迁飞路径与落地成灾风险区，为大区联防提供数据支撑。

痛点4：数据管理“碎片化"，决策缺乏连续性

传统困境：纸质调查表难以长期保存，历史虫情数据无法与气象、农事操作关联分析，每年测报近乎“从零开始"。

系统方案：数字化虫情档案。系统自动生成日/周/月虫情报表，支持Excel导出。长期积累的数据可用于构建害虫发生预测模型，结合积温、降雨等环境因子，实现基于数据的精准施药决策，减少农药滥用。

三、 核心功能

1.毫米级微小虫体测报：稻飞虱测报系统特殊定制进虫口结构，过滤大虫干扰，有效捕捉微小虫体。

2.活体拍照，精准识别：活虫吸入，虫体完整度98%以上，活体害虫背部朝上，形态特征信息更完整，有效提升识别准确率。

3.智能识别，自动计数：通过AI自动识别包含褐飞虱属、白背飞虱、灰飞虱、叶蝉、绿盲蝽等微小虫体，平均识别准确率达90%，平均识别速度100毫秒/张。4.设备可联网，支持远程监管：可通过APP与web端远程控制设备，具有数据查询分析，工作模式设置等功能。

5.内置GPS定位功能：可在网页地图中查看设备站点等数据，设备被盗可追踪。

6.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。

7.防雨设计：下雨天可以正常工作，正常捕虫。

8.支持定制化服务：算法，稻飞虱测报系统可定制化识别其他趋光性微小害虫，满足特定需求。

四. 典型应用场景

水稻主产区测报站：替代人工赶蛾，构建稻飞虱数字化监测预警网络。

茶园/果园绿色防控：监测小绿叶蝉、绿盲蝽等刺吸式害虫，指导生物农药或天敌释放。

农药减量示范区：通过精准测报，减少盲目施药次数，降低农残与面源污染。

植保植检站：作为区域病虫害监测预警的核心终端，提升公共植保服务能力。

种粮大户/合作社：用于自有稻田的虫情自查，实现“按需施药"，降低生产成本。

农业科研院所：用于害虫种群动态、抗药性监测等长期生态学研究。