一、系統定義與學科定位

托普云農智能蟲情測報系統（含TPCB系列智能蟲情測報燈及配套云端平臺）是一套基于光機電一體化、遠紅外處理、機器視覺與卷積神經網絡（CNN）深度學習算法構建的自動化生態監測體系。該系統以趨光性害蟲為監測對象，在無人值守條件下完成誘集、致死烘干、蟲體平鋪、高清成像、物種識別計數及云端時空分析，實現從傳統經驗型目測調查向標準化、連續化、數字化植保監測的轉變，是數字植物保護的關鍵基礎設施。

二、系統核心功能

1、整體結構采用304不銹鋼，智能測報燈采用光、電、數控，遠程自動控制及識別計數、雨蟲分離技術，有防雨百葉，超大防雨棚，下雨天可以正常工作，正常捕蟲；

2、智能型蟲情測報燈內置2000W高清工業攝像機。可遠程設置工作模式，通過PC云端及手機APP端能遠程自動拍照和手動拍照，7寸工業彩色手觸摸屏顯示與操作，安卓系統智能控制。全中文液晶顯示，可分時段設置和控制，自動拍照和手動拍照均可；

3、設有圖像采集設備，可通過攝像頭實時采集傳送帶上的蟲子情況，通過網頁端的識別功能進行識別計數，也可通過平臺遠程進行拍照和工作模式更改等設置；

4、自動拍照：智能測報燈可調時段拍照，拍照可調頻率區間≥〔10min,3h〕/張；

5、自動識別：自動識別測報系統，應能識別包括但不限于褐飛虱、白背飛虱、稻縱卷葉螟、二化螟和大螟等水稻主要害蟲。其中白背飛虱的識別準確率≥85%，稻縱卷葉螟、二化螟和大螟的識別準確率≥90%；

6、自動計數：智能測報燈自動計數和燈下人工計數的動態趨勢擬合度≥0.90；

7、自動傳輸：自動上傳監測圖片數據。數據實時傳輸，上傳速度應≥1M/s；

8、遠程查詢監控：可實現在電腦端和手機端遠程監控平臺對蟲情自動采集系統的控制，包括但不限于指令發布執行、系統參數設置和采集信息的查詢分析等；

9、圖像處理：可實現對拍攝畫面的圖像處理，包括但不限于畫面分割、切換處理及保存等功能。圖片保存質量應滿足蟲體人工手動計數的識別需求；

10、內置GPS定位功能，蟲情測報燈可在地圖中查看設備站點等數據。在PC云端地圖中查看設備站點等數據，設備被盜可追蹤；

11、設備也可以遠程手動控制換位、誘蟲燈開啟、加熱管通斷、殺蟲倉和烘干倉清空、震動電機開關、傳送帶開關等功能；

12、蟲子分散平鋪機構，通過振動將蟲體均勻灑落平鋪在傳送帶上使蟲子可以均勻，傳送帶準確將蟲體運輸到拍照區域內，保證每一個蟲子特征都可以被拍的清楚，為自動識別及人工矯正打好基礎；

13、高溫加熱蟲體處理倉溫度控制：工作溫度最高達85±5℃，處理溫度分倉位任意可調，上下兩層遠紅外蟲體處理倉，更有效地完成殺蟲和烘干工作。高溫加熱蟲體處理致死率不小于98%，蟲體完整率不小于95%；

14、光控控制：晚上自動開燈運行，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。

15、時段控制：根據靶標害蟲生活習性規律，設定工作時間段；

16、大小蟲子識別過濾：捕捉口外圍設有濾網，防止非目標體大蟲子進入機器內部，影響小蟲子自動識別；

17、蟲雨倉結構：將雨水自動排出，能有效將雨蟲分離，使箱體內無積水；

18、雨控裝置：可按外界天氣變化自動控制設備工作；

19、防雷裝置：能夠有效防止雷擊。

三、工作流程與運行原理

趨光誘集：夜間啟動特定波長光源，利用昆蟲正趨光性誘使靶標害蟲撞擊屏落后落入落蟲漏斗。

蟲體滅活烘干：蟲體進入遠紅外處理倉被致死并烘干，防止腐敗變形影響識別精度。

分散傳送與成像：振動平鋪機構將蟲體均勻排列于傳送帶并送至拍攝區，工業相機定時采集高清圖像。

圖像上傳與AI識別：圖像經物聯網鏈路上傳云端，由基于大規模標注蟲庫訓練的CNN模型自動完成蟲種鑒別與個體計數。

數據分析與預警：云端平臺（"云農植保在線"）結合氣象、作物生育期數據建立害蟲種群消長模型，生成日/旬/月發生曲線、熱力圖及暴發預警，部分機型嵌入AI智能體輔助生成防治建議。

分時段集蟲（可選）：部分型號配備自動轉換接蟲盤/袋，按設定時間間隔分區收集蟲體供實驗室復核或帶毒率檢測。

四、智能識別算法與數據特征

基于卷積神經網絡構建的多物種分類模型，經百萬級標本圖像訓練，可對百余種農林趨光性害蟲（褐飛虱、白背飛虱、稻縱卷葉螟、二化螟、草地貪夜蛾等）進行自動鑒別。

系統自動計數結果與人工燈下計數具有良好動態趨勢擬合度，滿足植保測報統計學要求。

平臺支持閾值觸發預警、歷史數據回溯比對、多站點區域聯防聯控分析及第三方農事管理系統API對接。

五、適用場景與植保學意義

廣泛適用于水稻、小麥、玉米等大田作物產區，以及果園、茶園、苗圃、城市園林綠化帶和森林病蟲害監測站。該系統克服了人工調查夜間觀測盲區大、頻次低、主觀誤差顯著等局限，延長有效監測時域至全天候，縮短蟲情情報發布周期，為害蟲遷入始見期捕捉、種群動態分析及精準防控窗口期判定提供客觀量化依據，推動植保工作從"事后補救"向"事前預警"轉型。

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