【WX-CQ3山东万象环境，助力多领域环境监测】虫情测报中，“虫体识别" 是核心环节 —— 传统方式需工作人员将诱集的虫样带回实验室，通过显微镜手动分类计数，不仅耗时（1 份样本需 1-2 小时），还易因工作人员经验不足导致误判（如将稻飞虱与叶蝉混淆），进而影响虫害发生趋势的判断准确性。尤其面对小体型害虫（如蚜虫、蓟马，体长仅 1-3mm），人工识别难度更大，误差率可达 20% 以上。而自动虫情识别测报灯凭借 “高清图像采集 + 自动识别算法"，彻的底解决 “人工辨虫难、误差大" 的问题。
自动虫情识别的核心基础是 “高清、完整的虫体图像采集"：设备搭载 1200W 像素工业级高清摄像头，配合专用补光模块，能清晰捕捉虫体的细微特征 —— 即便是体长 2mm 的蓟马，也能看清其翅脉结构与身体斑纹；为避免虫体堆叠影响拍摄，设备在传送带末端设置震动分散装置，将虫体均匀平铺在拍摄区域，确保每个虫体的特征都能被完整拍摄，从源头上减少识别误差。同时，远红外虫体处理仓能保证虫体完整率不小于 95%，避免虫体破损导致关键特征缺失，进一步提升识别准确性。
设备的 “自动识别流程" 实现全环节无人干预：从诱虫到识别的全流程无需人工参与 —— 光控系统夜间自动开灯诱虫，害虫被诱集后经远红外处理仓杀虫，再由传送带自动送至拍摄区域，完成拍照后，图像数据实时传输至云平台；平台内置的虫情识别算法，会基于海量虫情数据库自动匹配虫体特征，快速区分害虫种类（如玉米螟、棉铃虫、蚜虫等），并统计每种害虫的数量，整个识别过程仅需 3-5 分钟，比人工识别效率提升 20 倍以上。
为确保识别稳定性与适用性，设备还做了多方面优化：支持手动拍照与人工修正功能，若算法识别出现疑似结果，管理人员可在云平台手动核验修正，同时算法会通过 “自学习" 不断优化识别模型，提升对新型害虫或地域特的有害虫的识别能力；设备外壳采用防腐防水材质，搭配防雷装置与 220V±60V 宽电压适配，能在大田、果园等复杂环境下稳定工作；支持 4G、WIFI 等多种联网方式，即便在网络信号较弱的偏远地区，也能通过离线存储功能暂存图像，网络恢复后自动上传识别，确保测报工作不中断。
更新时间：2025-10-20 
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