智能蟲情測報燈中的AI識別技術全解讀

在傳(chuan) 統農(nong) 業(ye) 模式下，農(nong) 戶依賴人工巡查和經驗判斷進行蟲害防治，存在效率低、誤差大、響應滯後等問題。隨著物聯網、人工智能與(yu) 光電技術的融合，智能蟲情測報燈成為(wei) 現代農(nong) 業(ye) 生產(chan) 中的 “數字哨兵"。智能蟲情測報燈的核心在於(yu) 多光譜誘蟲光源與(yu) AI 圖像識別算法的協同作用。設備采用 320-400 納米波長的黑光燈管，模擬昆蟲趨光特性，吸引稻飛虱、螟蟲等夜行性害蟲。

一、智能蟲情測報燈的工作原理

（一）多光譜誘蟲

智能蟲情測報燈的核心在於(yu) 多光譜誘蟲光源與(yu) AI 圖像識別算法的協同作用。設備采用動態光譜調控技術，針對不

同害蟲趨光特性定製光源波長。例如，365nm 紫外光定向吸引稻飛虱，405nm 紫光精準誘捕棉鈴蟲。江蘇某水稻基地實測顯示，光譜優(you) 化後稻飛虱誘捕量提升 70%。這種精準誘捕，避免了對有益昆蟲的誤殺，還為(wei) 後續 AI 識蟲提供了更純粹、更具針對性的樣本。

設備內(nei) 置的遠紅外處理倉(cang) 采用雙層加熱結構，15 分鍾內(nei) 溫度可達 85±5℃，蟲體(ti) 致死率超 98%，且完整率保持 95% 以上，既滿足科研標本需求，又避免化學藥劑對環境的二次汙染。通過高溫快速處理，固定蟲體(ti) 形態，確保 AI 識別係統獲取穩定、準確的圖像數據，為(wei) 後續精確識別奠定基礎。

（二）AI 識蟲係統

AI 識蟲係統的核心在於(yu) 深度學習(xi) 算法構建的多模態識別模型。中科院研發的算法可識別 2000 餘(yu) 種害蟲，準確率突破 95%。以稻縱卷葉螟為(wei) 例，係統可區分其幼蟲期與(yu) 成蟲期的不同形態，甚至識別雌雄個(ge) 體(ti) 在翅脈寬度上的 0.1mm 級差異，識別準確率達 92.3%。這一技術的實現，依賴於(yu) 海量蟲體(ti) 圖像數據的投喂訓練，模型從(cong) 中學習(xi) 不同生長階段、不同性別特征的細微差異，進而實現精準判斷。

二、智能蟲情測報燈中的 AI 識別技術的優(you) 勢

（一）識別準確率高

中科院研發的算法經過海量蟲體(ti) 圖像數據的投喂訓練，可識別超過 2000 餘(yu) 種害蟲，準確率突破 95%。例如，該算法能夠準確區分稻縱卷葉螟不同齡期的幼蟲，甚至能夠敏銳識別草地貪夜蛾的雌雄個(ge) 體(ti) 。以稻縱卷葉螟為(wei) 例，係統通過深度學習(xi) 模型，可自主提取鏽斑形態、菌絲(si) 分布等 132 項微觀特征，構建多模態識別模型。田間實測顯示，識別準確率達 92.3%，較傳(chuan) 統目測法提升 41%，支持毫秒級實時診斷。

（二）自動化程度高

AI 視覺係統使得智能蟲情測報燈能夠自動完成從(cong) 害蟲誘捕到識別的全過程，無需人工過多幹預。相比傳(chuan) 統的人工監測方式，大大節省了人力成本和時間成本，提高了監測效率。以往人工監測需要植保人員在田間逐株檢查，耗費大量時間和精力，而智能蟲情測報燈可實現 24 小時不間斷監測，極大地解放了人力。

（三）實時監測與(yu) 預警

智能蟲情測報燈能夠實時收集害蟲數據，並通過網絡傳(chuan) 輸至數據中心進行分析和處理。一旦監測到害蟲數量或種類出現異常變化，係統能夠及時發出預警，為(wei) 害蟲防治提供了及時、有效的決(jue) 策支持。基於(yu) 時間序列分析算法，係統提前 7 天預測出稻縱卷葉螟遷飛高峰，指導農(nong) 戶精準釋放赤眼蜂進行生物防治，取得了良好的效果。

（四）數據記錄與(yu) 分析全麵

AI 視覺係統不僅(jin) 能夠識別害蟲，還能對監測到的蟲情數據進行詳細記錄和深入分析。通過對接蟲瓶的時空分裝設計，係統可深入分析害蟲的發生高峰期與(yu) 遷徙規律。結合害蟲種類、數量、環境氣象數據，係統能夠生成多維度的蟲害預警報告，並依托專(zhuan) 家知識庫，為(wei) 農(nong) 戶推薦科學、精準的防治措施，實現蟲情監測與(yu) 防控決(jue) 策的無縫對接。係統自動生成的《蟲情監測日報》包含三維熱力圖、防治策略庫等模塊，為(wei) 農(nong) 業(ye) 生產(chan) 者提供了全麵且實用的蟲情信息，幫助他們(men) 製定更加科學合理的防治決(jue) 策。

三、智能蟲情測報燈中的 AI 識別技術的應用案例

（一）農(nong) 業(ye) 生產(chan) 中的應用

在浙江茶園的實證中，智能蟲情測報燈成功識別茶尺蠖、小綠葉蟬等 12 種主要害蟲，較傳(chuan) 統測報燈覆蓋率提升 40%。係統自動生成《蟲情監測日報》，包含三維熱力圖、防治策略庫等模塊。通過可視化圖表直觀展示蟲情分布、密度變化，結合專(zhuan) 家知識庫給出針對性防治建議，實現蟲情監測與(yu) 防控決(jue) 策的無縫對接。

黑龍江某農(nong) 場部署的 “測報燈 + 蟲臉識別 + 無人機" 聯動係統，在玉米螟遷飛期，通過分析蟲道密度與(yu) 溫濕度相關(guan) 性，指導無人機精準噴灑蘇雲(yun) 金芽孢杆菌，防效達 91%，較傳(chuan) 統廣譜施藥節水 70%。借助物聯網技術實現數據實時傳(chuan) 輸，利用大數據分析挖掘環境因素與(yu) 蟲情的關(guan) 聯，精準指導生物防治作業(ye) ，既提高防治效果，又降低資源消耗與(yu) 環境汙染。

（二）邊境口岸監測中的應用

雲(yun) 南邊境口岸應用該技術監測草地貪夜蛾，通過比對蟲體(ti) DNA 條形碼與(yu) 形態特征，實現入境害蟲的 “秒級" 溯源，攔截率提升至 98%。這種跨學科融合的技術手段，將分子生物學與(yu) AI 圖像識別相結合，快速鎖定害蟲來源，為(wei) 防範外來物種入侵、製定防控策略提供關(guan) 鍵依據。

四、智能蟲情測報燈中的 AI 識別技術的未來發展方向

（一）多模態感知融合

未來的智能蟲情測報燈 AI 視覺係統將不僅(jin) 僅(jin) 依賴於(yu) 視覺信息，還會(hui) 集成光譜、紅外、氣味傳(chuan) 感器等，實現多模態感知融合。通過綜合分析多種信息，突破複雜環境下的監測瓶頸，進一步提高對害蟲的識別準確率和監測效果。例如，利用光譜信息可以分析害蟲的生理狀態，氣味傳(chuan) 感器能夠檢測害蟲釋放的特定化學物質，從(cong) 而更全麵地了解害蟲的行為(wei) 和生態特征。

（二）病害 - 蟲情一體(ti) 化監測

通過多光譜成像技術同步監測白粉病、鏽病等作物病害，構建 “雙病同防" 體(ti) 係，為(wei) 農(nong) 業(ye) 生產(chan) 提供更全麵的病蟲害監測服務。智能蟲情測報燈將更多地利用邊緣計算技術，在設備本地進行數據的初步處理和分析，減少數據傳(chuan) 輸量，提高係統的響應速度和實時性。

智能蟲情測報燈中的 AI 識別技術以其高效、精準、智能的特點，在農(nong) 業(ye) 病蟲害監測與(yu) 防控中發揮著越來越重要的作用。隨著技術的不斷發展和創新，相信智能蟲情測報燈將為(wei) 農(nong) 業(ye) 生產(chan) 帶來更多的便利和保障，助力農(nong) 業(ye) 實現數字化、智能化轉型。