更多相關產品 蟲害給農林業生產造成了巨大的損失，有效監測重大害蟲的發生情況是開展綜合治理的先決條件，也是促進農業綠色高效生產的一項基礎工作。為了降低監測人工成本，提高監測效率，基于昆蟲趨光性原理，大量黑光燈技術應用于害蟲監測工作。
近年來，遠程控制、農業物聯網和人工智能技術先后融合集成到蟲情燈誘測報設備，通過自動誘捕裝置收集害蟲蟲體并采集圖像數據，利用計算機視覺進行自動識別和計數，促進了害蟲監測工作無人化、智能化水平的提升。但所誘集蟲體堆疊、殘缺、圖像采集視野模糊等問題，嚴重影響了害蟲識別技術的精準度，需要進一步改進和優化。
近日，河南云飛科技發展有限公司聯合河南省農業科學院農業信息技術研究所在《中國植保導刊》發表了題為“智能蟲情測報燈裝置優化與應用效果”的研究論文。
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該研究以現有智能蟲情測報燈為基礎，對燈具部件進行改進試制并開展測試工作。通過改進接蟲盤材質大小，匹配振動電機和減震部件，顯著優化了燈具收集蟲體的自動化功能，降低了誘集蟲體的堆積率，實現了蟲體的單一平面分布，為提高蟲體識別精度提供了適宜的圖像數據。
改進后的測報燈，開啟蟲體振動功能后，顯著提升了蟲情圖像采集質量，對稻縱卷葉螟、玉米螟、東方粘蟲、二化螟的識別率分別提升了27.0、22.3、27.4、18.3個百分點。
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振動開啟前(a)和振動開啟后(b)害蟲分布情況
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智能蟲情測報燈對4種常見害蟲識別率測試結果
河南云飛科技發展有限公司創始人周國濤工程師為第一作者，河南省農業科學院農業信息技術研究所農業農村部黃淮海智慧農業技術重點實驗室首席科學家鄭國清研究員為通訊作者。