AI 自动识别害虫种类，云飞测报灯，消除人工统计带来的误差
在传统的虫情测报工作中，植保人员往往需要人工清点害虫数量、辨别种类并分析发生趋势，不仅耗时耗力，而且对专业能力要求很高，人工统计也难免出现疏漏与偏差。随着智慧农业的发展，以AI图像识别为核心的智能虫情测报设备，正在让这一环节变得更加高效、客观。云飞科技智能虫情测报灯便是其中的代表产品，可在无人监管的情况下自动完成诱虫、杀虫、拍照、清扫、收集等作业，并通过AI模型对害虫进行自动识别与计数。
该设备选用对多数昆虫具有较强敏感性的365nm波长黑光灯管进行精准诱捕，害虫撞击后落入设备内部，由2000万像素工业相机对虫体进行高清拍摄，清晰捕捉翅脉、斑纹等微观特征。为提升识别效果，系统还设有震动平铺功能，使害虫均匀铺在接虫盘上，并在虫量过大时自动缩短落虫时间，避免虫体堆叠影响识别。
在识别能力上，云飞测报灯搭载与中国科学院联合研发的专属算法，而非直接套用开源模型。其重点害虫识别准确率可达95%以上，能够识别稻纵卷叶螟、玉米螟、二化螟、稻飞虱、草地贪夜蛾等常见害虫，覆盖90%以上的国家级一类及地方二类重点害虫，可适配小麦、玉米、水稻、果园、茶叶、林草等多种场景。
与人工统计相比，设备自动识别与计数避免了人为疲劳、主观判断带来的误差，数据更加稳定一致。平台还能按时间段自动统计害虫种类与数量，生成饼图、柱状图等可视化图表，并分析害虫的始见期、高峰期与终见期，自动生成虫情测报报告，便于植保人员及时掌握虫情动态。
经联合田间验证，该设备对主要害虫成虫的识别准确率在89.81%至95.40%之间，并获得了相关行业学会的现场评价认可。以AI自动识别替代部分人工统计工作，有助于提升虫情监测的精准度与时效性，为科学指导病虫害防治提供可靠的数据支撑。
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