图像识别虫情监测

1. 方案介绍

图像识别虫情监测方案通过安装具备高清摄像与AI识别功能的虫情监测设备，对诱捕区域进行定时图像采集，自动识别并计数不同种类的害虫个体，生成虫害变化趋势曲线，实现虫情远程监控、数据实时上传与预警提示，是现代农业智能化防控的重要组成部分。

2. 监测目标

识别虫情种类：针对鳞翅目、鞘翅目等常见农业害虫自动分类识别

自动计数：每日记录害虫个体数量及变化趋势

趋势监测：生成日、周、月虫情数据报表

害虫预警：实现虫害爆发前的预警提示与防治指导

3. 需求分析

传统虫情监测依赖人工巡查，费时费力，数据不连续

农药使用需依据虫情发展动态科学决策，防控窗口期短

亟需自动化、智能化、高准确率的虫情监测解决方案

要求系统具备远程查看、云端存储与数据可视化功能

4. 监测方法

使用性诱芯或食诱剂吸引特定害虫至诱捕区域

安装摄像模组采集图像并定时上传

后端利用AI图像识别算法（基于深度学习模型如YOLO、ResNet等）对虫体图像进行特征提取与种类分类

自动计数后上传至云平台，生成虫情变化趋势图与统计数据

5. 应用原理

系统结合成像技术与深度学习模型进行虫体识别：摄像头捕获图像，经图像预处理后输入至训练好的神经网络模型，识别虫体种类并进行目标检测与计数。再根据识别时间轴统计，生成虫害密度变化图，并根据模型设定阈值进行虫情预警。

6. 功能特点

自动识别主要农业害虫，准确率≥90%

自动计数虫体数量并生成趋势图

云平台支持实时查看、历史对比、区域分布图展示

可设置虫口密度阈值实现自动预警提醒

多平台支持：微信小程序、PC网页、APP远程查看

可选太阳能供电，适应户外多种环境

7. 硬件清单

图像识别虫情监测终端

高清摄像头（带夜拍补光）

光诱/性诱模块（可更换诱芯）

工控边缘识别主机（内置AI算力）

4G通信模块

太阳能板+蓄电池（可选）

防风防雨外壳（IP65以上）

8. 硬件参数（量程、精度）

摄像头像素：1200万像素及以上

拍照频率：可设定（建议15分钟～1小时）

虫体识别种类数：支持10种以上（可拓展）

识别准确率：≥90%（在标准诱捕条件下）

传输方式：4G全网通，支持NB-IoT/LoRa扩展

图像存储：本地+云端双备份

工作温度：-20℃～+60℃

9. 方案实现

设备部署在农田、果园、茶园等害虫频发区域

安装时确保无遮挡光线适中，并定期更换诱芯

后台系统配置识别虫种、采集频率、预警阈值等参数

系统运行后，用户可通过平台查看每日识别结果及虫情趋势图

当虫口密度超过阈值，系统自动推送预警信息至用户终端

10. 数据分析

平台每日自动汇总虫情数量和种类

绘制虫情折线图与柱状图，反映害虫发展阶段

可进行多点对比，分析区域虫害发生异同

支持导出Excel、PDF格式报表，用于农业部门汇报或病虫分析

11. 预警决策

系统支持配置每类害虫的警戒值（虫口密度阈值）

超出后自动推送短信/微信预警

与农药推荐数据库联动，自动提示适合药剂与防治时间

提供病虫害发展预测曲线，便于制定田间管理计划

12. 方案优点

识别精度高，远程实时可查

替代人工巡查，节省人力成本

连续图像采集记录，虫情轨迹可追溯

可扩展支持更多虫种、数据模型升级

环境适应能力强，长期稳定运行

13. 应用领域

智慧农业/农场虫情监测系统

茶园、果园、蔬菜基地病虫预警

农技推广站、植保站、农业局

智慧林业/草场害虫监控

病虫害研究单位与高校科研试验田

14. 效益分析

提高虫情识别效率80%以上

降低农药施用频率与成本20～30%

降低病虫害造成的经济损失

为科学施药提供决策依据，提升农产品品质安全

为农业大数据平台积累基础虫情数据资源

15. 国标规范

GB/T 15795-2011《农业昆虫诱捕技术规范》

NY/T 1881-2010《农业虫情信息采集规范》

GB/T 27405-2017《数字农业技术要求》

16. 参考文献

《AI视觉识别在农业病虫害监测中的应用研究》

《图像处理与识别在农业植保中的实用性探讨》

农业农村部病虫害信息系统建设白皮书

17. 案例分享

在福建某蓝莓基地部署5套图像识别虫情终端，对蓝莓夜蛾、卷叶蛾等虫害进行持续监控。设备识别准确率达92%，系统在虫情激增前3天发出预警，指导农场科学选药施药，成功降低虫口基数40%，农药使用量减少约28%，为基地年产值提升提供保障。