小蟲體智能測報係統，終結稻飛虱“測報難”時代

專(zhuan) 為(wei) 稻飛虱、葉蟬、綠盲蝽等毫米級害蟲打造的AI測報終端，解決(jue) 傳(chuan) 統測報“看不清、數不準、預警遲"的植保核心痛點。

一、 係統定位：微小害蟲的“AI視覺雷達"

托普雲(yun) 農(nong) 小蟲體(ti) 智能測報係統（TPCB-XCDY-P係列）是一套專(zhuan) 為(wei) 1.5–10 mm趨光性害蟲設計的智能監測終端。它通過專(zhuan) 一性光譜誘集 + 活體(ti) 高清成像 + 深度學習(xi) 識別技術閉環，實現了對稻飛虱等微小害蟲的自動分類計數與(yu) 發生趨勢預測，傳(chuan) 統測報燈對小蟲體(ti) 監測的空白。

核心技術閉環：

物理篩選：定製小孔徑進蟲口，過濾大蟲幹擾，精準誘集毫米級目標害蟲。

活體(ti) 成像：內(nei) 置2000萬(wan) 像素工業(ye) 相機，對活體(ti) 害蟲進行高清拍攝（蟲體(ti) 完整度≥98%）。

AI識別：基於(yu) 卷積神經網絡（CNN）算法，自動識別褐飛虱、白背飛虱、葉蟬等20+種害蟲，識別準確率≥90%。

無人值守：光控+雨控自動運行，4G/以太網遠程數據傳(chuan) 輸。

二、 解決(jue) 四大植保測報痛點

痛點1：蟲體(ti) 太小“看不清"，人工計數誤差大

傳(chuan) 統困境：稻飛虱、葉蟬體(ti) 長僅(jin) 2–3 mm，傳(chuan) 統測報燈下蟲體(ti) 堆積、殘缺，肉眼難以區分褐飛虱與(yu) 白背飛虱等近似種，計數依賴經驗，數據主觀性強，誤差常超30%。

係統方案：毫米級視覺解析。係統利用高分辨率相機捕捉蟲體(ti) 背部紋理與(yu) 形態細節，AI算法依據翅脈、體(ti) 色等特征進行精準分類。實測對稻飛虱的識別準確率可達90%–95%，計數趨勢與(yu) 人工擬合度R²≥0.90，實現“機器換人"的精準統計。

痛點2：測報滯後“預警遲"，錯失防治窗口期

傳(chuan) 統困境：人工調查需下田取樣、鏡檢、匯總，數據反饋周期長達3–5天。稻飛虱具有暴發性，待數據上報時蟲口基數已呈指數增長，極易錯過若蟲低齡防治窗口。

係統方案：實時數據流預警。設備支持≤5分鍾/次的高頻拍照與(yu) 識別，數據通過雲(yun) 端實時推送至Web/APP平台。係統可自動生成蟲情曲線，當單位麵積蟲量超過閾值時，立即觸發短信/平台報警，將預警時間提前48–72小時，為(wei) 統防統治爭(zheng) 取關(guan) 鍵時間。

痛點3：遷飛害蟲“測不準"，大區監測盲區多

傳(chuan) 統困境：稻飛虱屬遷飛性害蟲，發生具有區域性。傳(chuan) 統定點調查代表性有限，且夜間遷入峰難以被人工捕捉，導致測報數據與(yu) 田間實際發生情況脫節。

係統方案：網格化立體(ti) 監測。係統采用專(zhuan) 一性誘蟲光譜（針對性吸引稻飛虱等），結合GPS定位，可在縣域範圍內(nei) 布設監測網絡。通過分析各點位蟲口密度時空變化，精準判斷遷飛路徑與(yu) 落地成災風險區，為(wei) 大區聯防提供數據支撐。

痛點4：數據管理“碎片化"，決(jue) 策缺乏連續性

傳(chuan) 統困境：紙質調查表難以長期保存，曆史蟲情數據無法與(yu) 氣象、農(nong) 事操作關(guan) 聯分析，每年測報近乎“從(cong) 零開始"。

係統方案：數字化蟲情檔案。係統自動生成日/周/月蟲情報表，支持Excel導出。長期積累的數據可用於(yu) 構建害蟲發生預測模型，結合積溫、降雨等環境因子，實現基於(yu) 數據的精準施藥決(jue) 策，減少農(nong) 藥濫用。

三、 核心功能

1.毫米級微小蟲體(ti) 測報：稻飛虱測報係統特殊定製進蟲口結構，過濾大蟲幹擾，有效捕捉微小蟲體(ti) 。

2.活體(ti) 拍照，精準識別：活蟲吸入，蟲體(ti) 完整度98%以上，活體(ti) 害蟲背部朝上，形態特征信息更完整，有效提升識別準確率。

3.智能識別，自動計數：通過AI自動識別包含褐飛虱屬、白背飛虱、灰飛虱、葉蟬、綠盲蝽等微小蟲體(ti) ，平均識別準確率達90%，平均識別速度100毫秒/張。4.設備可聯網，支持遠程監管：可通過APP與(yu) web端遠程控製設備，具有數據查詢分析，工作模式設置等功能。

5.內(nei) 置GPS定位功能：可在網頁地圖中查看設備站點等數據，設備被盜可追蹤。

6.光控控製：晚上自動開燈運行，白天自動關(guan) 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。

7.防雨設計：下雨天可以正常工作，正常捕蟲。

8.支持定製化服務：算法，稻飛虱測報係統可定製化識別其他趨光性微小害蟲，滿足特定需求。

四. 典型應用場景

水稻主產(chan) 區測報站：替代人工趕蛾，構建稻飛虱數字化監測預警網絡。

茶園/果園綠色防控：監測小綠葉蟬、綠盲蝽等刺吸式害蟲，指導生物農(nong) 藥或天敵釋放。

農(nong) 藥減量示範區：通過精準測報，減少盲目施藥次數，降低農(nong) 殘與(yu) 麵源汙染。

植保植檢站：作為(wei) 區域病蟲害監測預警的核心終端，提升公共植保服務能力。

種糧大戶/合作社：用於(yu) 自有稻田的蟲情自查，實現“按需施藥"，降低生產(chan) 成本。

農(nong) 業(ye) 科研院所：用於(yu) 害蟲種群動態、抗藥性監測等長期生態學研究。