一、方案介绍
本方案依托数字农业与智慧农场建设需求，采用图像识别、物联网、人工智能、大数据分析等现代技术，构建虫害智能识别监测系统，实现对农作物虫情的自动化、可视化、精准化监控。系统通过虫情诱捕设备、高清图像采集终端、边缘AI算法处理单元与4G无线通信网络组成完整的虫害监测网络，助力农业病虫害的早预警、早发现、早治理。

二、监测目标

三、需求分析
传统虫情监测依赖人工识别和巡查，效率低、误差大、覆盖范围小，难以满足现代农业规模化、精准化管理需求。随着农业数字化转型加速，需建立自动虫情感知网络，替代人工观察，提高虫害识别速度与精度，减少病虫害损失，降低农药使用量，保障粮食产量与生态安全。

四、监测方法
本方案采用智能诱虫设备结合高清相机进行虫体图像采集，内嵌AI算法自动识别虫类并统计数量，通过4G网络将图像与识别结果上传云平台。管理人员可通过平台查看实时虫情图像、识别结果、历史趋势，并结合平台分析结果部署防治措施。系统可根据监测区域布设多个监测点，形成区域虫情网络图谱。

五、应用原理
虫情诱捕装置利用光源或气味引诱昆虫落入拍摄区域，图像采集模块定时抓拍虫体图像，图像处理模块利用训练好的AI识别模型对图像中的昆虫进行特征提取与种类识别。识别结果包括虫体种类、密度等级、分布图等，供后台分析与预警决策使用。

六、功能特点

七、硬件清单

八、硬件参数（量程、精度）

九、方案实现
根据作物种植种类、分布面积及虫害发生规律，科学规划虫情监测点布局。每个点布设1台智能虫情监测终端，连接4G网络，实现实时图像采集与远程识别分析。后台平台统一接收上传数据，生成虫情地图与预警信息，管理人员可在电脑端或手机APP查看虫情情况，远程安排防控工作。

十、数据分析
系统支持对不同虫类的时间密度变化分析、空间热力分布分析、虫情等级趋势图、虫体图像比对与回溯查询。可根据识别数据自动生成虫情日报、周报、月报，并结合历史虫害数据库进行智能诊断与预测。为虫情研判、防治窗口期判断提供数据支持。

十一、预警决策
根据虫体数量等级、虫种分布与气象条件，平台自动识别预警等级，分为蓝色、黄色、红色三级预警。当虫情等级超过设定阈值时，系统自动推送告警信息至手机、微信、平台终端，并提供相应作物防治建议，辅助农技人员快速部署农药喷洒与生物防控等措施。

十二、方案优点

十三、应用领域
广泛适用于水稻、小麦、玉米、蔬菜、水果、茶园、中药材等作物种植区域，特别适用于现代农业园区、农业科技示范区、高标准农田、数字农业基地、农科研究机构等场景。

十四、效益分析
本方案可大幅提高虫情监测效率与识别精度，提升农作物病虫害预测与防控水平，降低因虫害带来的产量损失，减少农药施用量与环境污染，提升农产品质量安全，实现绿色农业与智慧农业的有机融合，推动农业高质量发展。

十五、国标规范

十六、参考文献