智能識(shí)別蟲情測報(bào)系統(tǒng)：技術(shù)架構(gòu)與農(nóng)業(yè)應(yīng)用實(shí)踐【W(wǎng)X-CQ4】作為智慧農(nóng)業(yè)的核心組成部分，通過物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度融合，實(shí)現(xiàn)了蟲害監(jiān)測從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的范式轉(zhuǎn)變。該系統(tǒng)以實(shí)時(shí)精準(zhǔn)監(jiān)測為基礎(chǔ)，以智能決策支持為核心，構(gòu)建了“監(jiān)測-識(shí)別-預(yù)警-防控”的全鏈條技術(shù)體系，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)蟲害綠色防控提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)與核心模塊
系統(tǒng)硬件層采用分布式節(jié)點(diǎn)部署模式，集成多光譜誘蟲裝置（380-680nm波長自適應(yīng)調(diào)節(jié)）、高分辨率圖像采集單元（2000萬像素CMOS傳感器，支持10幀/秒動(dòng)態(tài)拍攝）及環(huán)境多參量傳感器（溫濕度±0.5℃/±3%RH精度，光照強(qiáng)度0-200000lux量程），實(shí)現(xiàn)蟲情與環(huán)境數(shù)據(jù)的同步采集。核心識(shí)別層基于改進(jìn)YOLOv5s深度學(xué)習(xí)模型，通過遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在包含10萬+樣本的農(nóng)業(yè)害蟲數(shù)據(jù)集（涵蓋鱗翅目、鞘翅目等8目32科）上實(shí)現(xiàn)92.3%的平均識(shí)別精度，單樣本處理時(shí)間≤0.3秒。數(shù)據(jù)傳輸層采用LoRaWAN低功耗廣域網(wǎng)（通信距離3-10km，節(jié)點(diǎn)功耗≤50μA）與4G雙模傳輸，保障偏遠(yuǎn)地區(qū)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回傳。
關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新與性能優(yōu)化
針對(duì)田間復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別難題，系統(tǒng)開發(fā)了多模態(tài)特征融合算法，結(jié)合蟲體形態(tài)學(xué)特征（翅脈分布、體節(jié)數(shù)量）與行為學(xué)特征（趨光頻率、飛行軌跡），將稻縱卷葉螟與二化螟的混淆識(shí)別率降低至3.7%。在動(dòng)態(tài)計(jì)數(shù)方面，采用雙目視覺立體定位技術(shù)，通過視差計(jì)算實(shí)現(xiàn)蟲體三維坐標(biāo)重建，解決重疊蟲體計(jì)數(shù)誤差問題，計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率達(dá)90.1%（人工對(duì)比誤差±5%）。環(huán)境適應(yīng)性設(shè)計(jì)上，設(shè)備采用IP66防護(hù)等級(jí)外殼，-30℃~70℃工作溫度范圍，配合雨蟲分離裝置（分離效率≥95%）和紅外殺蟲保鮮模塊（85℃±2℃恒溫處理，蟲體完整率＞98%），確保連續(xù)陰雨天氣下的數(shù)據(jù)有效性。
農(nóng)業(yè)應(yīng)用場景與效能提升
在水稻主產(chǎn)區(qū)規(guī)?；瘧?yīng)用中，系統(tǒng)通過蟲害發(fā)生趨勢(shì)預(yù)測模型（LSTM時(shí)序網(wǎng)絡(luò)），結(jié)合歷史蟲情數(shù)據(jù)與氣象因子（溫度、濕度、降雨量），實(shí)現(xiàn)未來7天蟲害發(fā)生等級(jí)（輕度/中度/重度）預(yù)測，準(zhǔn)確率達(dá)86.5%。江蘇興化萬畝示范區(qū)應(yīng)用表明，該系統(tǒng)使蟲害監(jiān)測人力成本降低80%，農(nóng)藥使用量減少35%，綜合防治效果提升40%，畝均節(jié)本增收約120元。在生態(tài)調(diào)控方面，系統(tǒng)可識(shí)別瓢蟲、寄生蜂等天敵昆蟲（識(shí)別種類≥15種），當(dāng)益害比＞1:80時(shí)自動(dòng)推送生態(tài)調(diào)控建議，推動(dòng)化學(xué)防治向生物防治協(xié)同轉(zhuǎn)型。