摘要：当前,传统粮仓在储藏粮食期间容易发生玉米象、谷蠹、锯谷盗等病虫害,如何减少甚至避免这类损失尤为重要。针对粮仓管理实际情况下存在的全时段全方位监测手段的不足,笔者利用自动化远程控制、无线远距离数据传输、光电处理、图像处理等技术,设计了一套基于多源信息融合的粮仓虫害监测系统,该系统具有图像采集、图像分析、虫害分级预警、温度湿度监测以及数据储存等功能。

摘要：虫害是粮食、水果等农作物生产过程中一个重要的影响因素,导致作物减产,造成经济损失。文章设计了一套基于物联网的虫害监测系统,能够实现害虫识别、土壤参数采集、温湿度采集、光照度采集等果园环境的监控遥测作业。当环境温湿度和土壤参数到达阈值时,就会触发警报,在移动端显示;监测模块识别到害虫后,系统会通过本地图像处理模块对害虫进行一次识别,为云端二次识别提供基准数据。该系统的运用,能提高害虫识别的精准度,方便果农对果园的管理。

摘要：为实现对农作物虫害的实时预警并辅助疾病诊断,实现无人值守的病虫害智能监控,设计一种嵌入式设备与工控机相结合的农作物虫害监测系统。通过下位机ARM-Linux嵌入式图像终端采集农作物叶片图像,利用TCP/IP网络发送数据;上位机监测系统利用虚拟仪器接收并解析图像,完成图像格式转换、虫害诊断与实时显示。针对传统基于Web技术的图像监控系统只能通过浏览器或专用客户端软件浏览图像,而不能处理数据的缺点,设计网络ppm格式图像数据至LabVIEW图像数据的转换函数,实现农作物叶片图像的自动采集、显示与图像处理功能。测试结果表明,该系统工作稳定,在农业病虫害的图像采集与诊断防治方面具有重要的应用价值。

摘要：本文设计了一种自动追踪式的可升降太阳能虫害监测装置。该装置可实现对太阳光的自动追踪,可根据需要调节作业高度,可监测到实际工作效果,其全部动力来源于绿色环保的太阳能。采用铝型材框架结构结合电动旋转平台、液压油缸实现对太阳光的追踪和对工作高度的调节,通过GPRS技术实现灭虫数据的无线传输,提高了装置的光能利用率,便于管理,从而提高装置的适用性。

摘要：本研究通过无人机搭载的多光谱成像系统,采集云南省墨江哈尼族自治县思茅松林区域的多光谱影像,借助遥感影像处理技术及地面实测数据,构建了随机森林和支持向量机两种机器学习模型,对松林虫害发生情况进行准确分析及预测。结果显示:这两种模型均展现出有效的虫害区域识别与预测能力,AUC值均在0.9以上,其中,随机森林模型在准确率方面表现更为出色,其训练集准确率为97.14%,测试集准确率可达89.16%;经计算,随机森林模型和支持向量机模型预测的研究区虫害发生面积分别为224 264.135 m^(2)和212 078.258 m^(2),随机森林反演准确率为92.86%,支持向量机反演准确率为87.82%,反演效果整体良好。

摘要：介绍其自动追踪式太阳能虫害监测仪的基本功能和工作特点,着重阐述其硬件构成、控制原理、数据的采集传输和读取分析等。应用PLC技术和GPRS技术,结合太阳能光伏技术和微量传感技术对虫害进行监测。上位机为组态软件设为主站,下位机PLC相当于从站,通过DTU进行数据传输或数据链接,将传感器采集的数据转换后储存在PLC相应的数据采集区,上位机可直接通过DTU从数据采集区读取相应的监测数据。经试验测试其应用效果,仪器易于操作、灵敏度高、耗能低,观测界面清晰、可读性强,可监测到试验区常见的各类飞虫,能广泛适用于易爆发虫灾、可忽略网络延迟、无需对监测害虫进行图谱分析的区域。可为农林作物的虫害防治工作提供数据参考,但仍需对传感器精度控制问题作进一步研究。

摘要：柑橘木虱是黄龙病的主要传播媒介,其发生与活动可对柑橘果园造成毁灭性后果。为实现木虱虫情的高效监测,设计了一种集诱捕拍照、耗材更新、害虫识别与结果展示于一体的智能监测系统。设计了具备诱虫胶带自动更新、虫情图像实时获取功能的诱捕监测装置;应用选点裁剪、Mosaic数据增强(Mosaic data augmentation,MDA)和CA(Coordinate attention)注意力机制,改进了YOLO v8木虱识别模型;开发了Web和手机APP客户端,可实现虫情数据的可视化展示与远程控制。模型测试阶段,改进后的YOLO v8-MC召回率、F1值及精确率分别达到91.20%、91%、90.60%,较基准模型分别提升5.47、5、4.64个百分点;迁移试验中,模型召回率、F1值及精确率分别达到88.64%、87%、84.78%,且系统工作状态良好,满足野外使用需求。开发的智能监测系统能有效实现果园木虱虫情的远程监测,可为此类虫害防治管理提供有效手段。

摘要：虫害是棉花种植中常见的自然灾害之一,如果对其防治不当,会直接影响到棉花的产量和质量。在棉花虫害防治中,精准的棉花生长环境信息和虫害信息是重要的参考,但是,当前棉花种植中对于虫害信息的获取,主要是依托人工调查,其效率和精准度相对较低。因此,结合人工智能中机器学习等技术体系,开发了棉花虫害预防系统。该系统运行主要依托智能监测小车和无人机巡检,以虫害和棉花生长的相关参数为对照,对录入数据进行智能分析和对比,为棉花虫害的预测和防治提供精准度高的线上系统支持。