算法持续迭代，云飞智能虫情测报灯识别越用越精准
在智慧农业加速落地的今天，虫情测报的精准度直接影响病虫害防治的时效与成效。云飞科技自2010年启动智能虫情测报灯研发，历经从"机械诱捕"到"图像识别"、再到"AI+大数据平台"的三代产品迭代，逐步构建起一套以数据、算法、算力为支撑的害虫识别体系。
识别能力的提升，离不开持续的算法迭代。云飞科技携手中国科学院团队，共同研发AI虫情图像识别模型，实现每周迭代更新；自2018年以来，双方持续联合研发专属识别算法，摆脱了对开源模型的依赖，针对农业害虫的形态特征进行了深度适配。 与此同时，公司自建配备10张GPU的高性能计算平台，单模型日均处理图片量突破100万张，为算法的高频训练与优化提供了稳定的算力保障。
支撑算法不断精进的，是海量的高质量训练数据。云飞科技用8年时间积累了超过1000万张农业害虫图像样本，数据量达14TB以上，覆盖全国31个省级行政区的主要作物与90%以上国家一二类害虫，且样本库仍在持续扩充。 真实田间数据的不断回流，让模型得以适应不同地域、季节与生长阶段的害虫形态，识别精度随之稳步提升。
实测数据印证了识别能力的可靠表现。在河南新乡县、获嘉县的田间验证中，云飞智能虫情测报灯对主要害虫成虫的识别准确率分别达到89.81%和95.40%；经中国植物保护学会组织专家现场评价，重点害虫识别准确率超过90%，识别结果真实可信。 在2025年全国农业技术推广服务中心组织的智能测报灯识别比赛中，该产品也取得了综合测试前三名的成绩。
算法持续迭代、数据持续积累、算力持续增强，让云飞智能虫情测报灯在长期使用中不断"学习"、越用越精准。对于植保部门与种植户而言，这意味着更可信的虫情数据与更科学的防治决策，也为农业病虫害的智能化监测预警提供了扎实的技术支撑。
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