消除人工统计误差，AI 赋能云飞智能虫情测报灯识别
传统虫情测报工作中，植保人员往往需要人工清点诱捕到的害虫数量、判别种类并手动记录，不仅耗时耗力，还容易受到疲劳、经验差异等因素影响，产生统计误差。当田间虫量较大或害虫形态相近时，人工统计不仅效率偏低，数据的一致性也较难保障。如何减少人为干扰、提升虫情数据的可靠性，成为植保测报数字化过程中需要解决的实际问题。
云飞科技智能虫情测报灯为此提供了可行的思路。该设备可在无人值守的情况下，自动完成诱虫、杀虫、拍照、清扫与收集等作业，并由搭载的 AI 识别模型对害虫图像进行自动判别与计数，减少了人工参与统计的环节。
在识别能力方面，云飞科技联合中国科学院自 2018 年起共研专属识别算法，区别于直接采用开源模型的方案，并积累了超 1000 万张农业害虫图像样本、数据量超 14TB，同时自建 10 卡 GPU 服务器集群支撑模型迭代。 经中国植物植保学会组织专家现场验证，该产品重点害虫识别准确率超过 90%，在新乡县、获嘉县的田间验证中识别准确率分别为 89.81% 与 95.40%。
平台还可对虫情数据做进一步分析：按时间段筛选害虫种类与数量并生成可视化图表，自动统计害虫的始见期、高峰期与终见期，结合气象数据绘制趋势曲线，并在监测到新害虫出现或目标害虫数量达到峰值时发送短信提醒。 部分型号接入 DeepSeek 农业智能体，可结合虫情与气象数据给出趋势研判与防治建议，辅助植保人员决策。
从自动识别计数到智能分析与预警，云飞智能虫情测报灯为虫情测报提供了一套可落地的数字化方案，有助于降低人工统计带来的误差，让基层植保工作更加高效、规范。对于希望提升测报精度的种植主体与植保机构而言，这类设备值得关注与尝试。
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