科研款蟲情測報設備利用特定波長光源(如365nm紫外光)吸引趨光性害蟲，部分型號支持波長定制，滿足不同科研場景需求。內置AI攝像頭自動拍攝蟲體圖像，通過圖像識別算法(如卷積神經網絡CNN)識別害蟲種類、數量及發育階段，種類識別準確率達90%以上，數量統計誤差≤5%。時將蟲情數據上傳至云端平臺，與氣象、土壤、作物生長等數據融合分析，生成區域蟲害風險預警地圖。通過光譜誘捕和高壓電網或風干裝置實現無害化滅殺，確保蟲體完整率≥95%，滿足科研標本采集需求。自動識別害蟲種類、數量及發育階段，提供精準的蟲情數據，支持多目標同時識別，動態計數功能支持本地初步分析，減少云端依賴。數據互聯與預警實時上傳蟲情數據至云端，生成區域蟲害風險預警地圖，便于提前調配防治資源。

一、科研款蟲情測報設備產品簡介

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1600W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。