AI虫情自动识别系统
随着全球气候变化加剧和农业集约化程度提高，农作物病虫害呈现频发、重发和突发态势，对粮食安全与生态安全构成持续威胁。在此背景下，融合人工智能、物联网与自动控制技术的AI虫情自动识别系统应运而生，通过实现害虫诱集、成像、识别与预警的全流程自动化，为构建科学、高效、可持续的现代植保体系提供了关键技术支撑。
AI虫情自动识别系统是现代植保技术与人工智能深度融合的产物，旨在解决传统虫情监测中人工依赖性强、时效性差、主观误差大等瓶颈问题。该系统通过自动化诱捕、图像采集与边缘智能分析，实现对农田害虫种类、数量及发生动态的实时、客观、连续监测，为精准防控提供数据基础。
核心组成与工作流程：
智能诱捕单元
采用特定波长(如365nm)紫外LED光源，高效吸引趋光性害虫;部分系统集成性信息素诱芯，提升对非趋光性害虫(如二化螟、桃小食心虫)的监测能力。
自动处理与成像
害虫落入后经远红外瞬时灭活，由机械装置平铺于成像平台，避免重叠;高分辨率工业相机在均匀光源下完成多角度拍摄，确保图像清晰、特征完整。
边缘AI识别引擎
内置轻量化深度学习模型(如改进型YOLO或MobileNet)，可在设备端实时完成：害虫种类判别、虫态区分(成虫/幼虫)、数量计数与去重等。
数据传输与平台联动
通过4G/NB-IoT将虫种、数量、时间、位置等信息上传至云平台，生成虫情热力图、发生趋势曲线，并结合气象、作物生育期数据，触发分级预警(如“草地贪夜蛾成虫密度超阈值，预计5天后幼虫暴发”)。
AI虫情自动识别系统突破了传统虫情监测依赖人工开箱、肉眼分拣的低效模式，将植保工作从“被动响应”推向“主动预判”。其核心价值在于将虫情信息转化为可量化、可预警、可执行的决策依据，推动植保作业由经验驱动向数据驱动转型，为农药减量、绿色生产和粮食安全提供可靠技术支撑。
上面就是为大家介绍的AI虫情自动识别系统的相关信息。随着算法持续优化、硬件成本降低及与农业生态系统的深度融合，该系统将在推动农药减量增效、保障农产品质量安全和提升重大病虫害防控能力方面发挥日益关键的作用，为智慧农业和绿色可持续发展提供坚实支撑。
