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物聯網蟲情監測站:智能圖像識別與分析,自動識別病蟲害種類與危害程度

更新時間:2025-05-29點擊次數:181

物聯網蟲情監測站:智能圖像識別與分析,自動識別病蟲害種類與危害程度【型號推薦:TH-CQ3,物聯網一體化設備,云境天合支持定制服務】在農業生產中,病蟲害防治一直是影響農作物產量與質量的關鍵環節。傳統的病蟲害監測方式主要依賴人工巡查,這不僅耗費大量的人力、物力和時間,而且監測范圍有限,難以做到全面、及時地掌握病蟲害的發生動態。同時,人工識別病蟲害種類和判斷危害程度往往受限于個人的經驗與專業知識,存在一定的主觀性和誤差,可能導致防治措施不及時或不精準,進而影響農作物的生長和最終的收成。隨著科技的不斷發展,物聯網蟲情監測站應運而生。它借助先進的智能圖像識別與分析技術,如同一位不知疲倦且專業精準的“農業衛士",能夠自動對采集到的蟲情圖像進行處理,精準識別病蟲害的種類,并準確判斷其危害程度。這一創新技術的應用,為農業生產者提供了科學、高效的病蟲害監測手段,有助于及時采取針對性的防治措施,保障農作物的健康生長。

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一、產品簡介

工作原理:利用光、電、數控技術實現誘蟲、殺蟲、分裝等功能。在無人監管的情況下,可自動完成誘蟲,殺蟲,蟲體分散,拍照,運輸,收集,排水等系統作業,然后利用無線傳輸技術、物聯網技術并實時將環境氣象和蟲害情況上傳到指定農業云平臺。

主要目的:對蟲害的發生與發展進行分析和預測,為現代農業提供服務,滿足蟲情預測預報及標本采集的需要。

二、主體結構

主機材質:噴塑

底座:底座高度320mm,用于防止雨季雨水倒灌至中控箱中

百葉窗:防鳥獸

屏幕:10.1寸觸屏

接蟲器:8位自動轉倉

整機尺寸:710*600*2120mm(含底座)

組成部分:誘蟲裝置、撞擊屏、殺蟲裝置、高清攝像頭、主控系統、機械組件、雨雪傳感器、光感傳感器、專業金屬箱體框架

三、技術參數

1.滿足GB/T 24689.1-2009植物保護機械蟲情測報燈標準中安全要求和技術要求。

2.傳送帶自動送蟲,自動清掃

3.可分時段設置和控制,自動拍照和手動拍照均可

4.接蟲器自動轉換,八位自動轉換系統,保證8個時間段誘集到的昆蟲不混淆

5.蟲體均勻灑落平鋪在傳送帶上,傳送帶可將所有誘集的昆蟲蟲體準確送至高清攝像裝置拍攝區域內,并對誘集的昆蟲蟲體進行震動分散平整處理,保證每個昆蟲蟲體特征都被清楚拍攝。

6.可遠程設置工作模式,可遠程無線拍照和終端設備參數遠程設置。

7.內置GPS定位功能,在地圖中查看設備站點等數據,設備被盜可追蹤。

8.紅外殺蟲,遠紅外蟲體處理倉溫度控制:工作15分鐘后溫度到達90±5℃,處理時間任意可調。

遠紅外蟲體處理致死率不小于98%,蟲體完整率不小于95%。

9.光控控制:晚上自動開燈,白天自動關燈(待機),在夜間工作狀態下,不受瞬間強光照射改變工作狀態。

10.去時段控制:根據靶標害蟲生活習性規律,設定工作時間段。

11.雨控系統裝置:單獨的排水系統結構,將雨水自動排出,有效將雨蟲分離,使箱體內無積水。

12.電源:電壓波動范圍:220V±60V,有漏電保護裝置。

13.防雷裝置:有效防止雷擊。

14.可增設風速風向、地溫地濕、光照、雨量等多種環境參數接口。

15.網絡模式:多種聯網方式4G、WIFI有線可任意選擇,可隨時隨地聯網管理。

16測報燈內置1200W像素圖像采集設備,可通過攝像頭實時采集接蟲盤上的蟲體圖片。

四、安裝方式:
1.確定好蟲情檢測設備安裝位置,提前預制一定厚度的水泥平臺。
2.將底座放置在水泥平臺上,根據底座固定腳孔位進行打孔。每個固定腳打兩個固定孔,
3. 將配件里的8個膨脹螺絲嵌入打好的孔中,將底座固定孔與8個膨脹螺絲孔位對應好,用扳手擰緊固定。
4.確定并測試底座與水泥平臺穩固后,將設備抬到底座上,對應好安裝孔位,用螺絲將設備與底座固定連接。

五、蟲情測報平臺:

蟲情測報平臺是一個集成了先進技術與智能化管理的系統,專為農業、林業及其他生態環境監測領域設計,旨在提高害蟲監測的準確性和效率。以下是該平臺主要特點的詳細解析:

1.多角色權限管理與數據隔離

分賬號登錄與管理:確保不同用戶(如管理員、操作員、數據分析員等)根據其職責和需要訪問相應的數據和功能。

細粒度權限控制:實現數據權限和操作權限的精確控制,保障數據安全和隱私。

機構間數據隔離:確保各機構或部門間的數據獨立性和安全性,避免信息泄露或混淆。

2.遠程智能控制功能

實時狀態監控:用戶可遠程查看蟲情測報儀的各項參數和工作狀態,及時發現問題并進行處理。

遠程控制操作:支持抓拍、手動/自動模式切換、倉溫設置、加熱、移蟲、工作時間設置等遠程操作,提高管理效率。

歷史操作記錄:所有控制操作均可被記錄并存儲,便于追溯和審計。

3.自訓練AI算法與害蟲種類識別

AI算法自訓練:平臺內置的自訓練AI算法能夠不斷學習并識別新的害蟲種類,適應不同地域和季節的害蟲變化。

害蟲種類自動識別:通過AI算法自動分析圖像數據,快速準確地識別害蟲種類,減少人工干預。

4.AI分析與人工修正

AI自動分析:使用自有蟲情數據庫進行AI自動分析,快速得出初步結果。

人工修正:用戶可根據實際情況對AI分析結果進行復核和修正,提高分析的準確性和可靠性。

5.多維度統計分析

害蟲種類統計:對監測到的害蟲種類進行統計,分析不同害蟲的分布和變化趨勢。

數量統計:統計害蟲數量,評估害蟲危害程度。

區域分析:結合地理位置信息,分析害蟲在不同區域的分布特點和遷移規律。

6.支持二次開發與系統集成

API接口:提供基于Java的API開發接口,方便用戶根據自身需求進行二次開發或系統集成。

系統集成對接:支持與其他農業管理系統、氣象系統等的集成對接,實現數據共享和聯動管理。

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