【WX-CQ2，山东万象环境，助力多领域环境监测】传统虫情测报中，“害虫识别"依赖人工经验——不仅耗时久，还易因人员专业水平差异导致误判，尤其面对相似害虫种类或新型害虫时，往往错过防控时机。智能虫情测报识别系统以“AI自训练识别+智能数据分析"为核心，攻克人工识别痛点，实现害虫的快速、精准判断，为虫情测报提供“智能化解决方案"。
AI 自训练识别是系统的技术核心。设备通过 800W 像素高清摄像头采集虫体图像，云平台内置的自训练 AI 算法可不断学习新的害虫特征 —— 例如针对不同地域的蚜虫品种（如棉蚜、麦蚜），算法能通过积累的图像数据，自动区分细微差异；面对外来入侵害虫（如草地贪夜蛾），只需少量样本训练，即可实现准确识别。这种 “自进化" 能力，让系统适配不同区域、不同季节的害虫监测需求，避免因害虫种类变化导致的识别失效。
识别准确率与人工修正机制保障数据可靠。系统 AI 识别准确率稳定在 95% 以上，远超人工识别的平均水平；同时支持 “人工修正" 功能 —— 当 AI 对某类害虫识别存疑时，农技人员可在云平台手动标注正确种类，系统会将修正数据纳入算法训练，进一步提升后续识别精度。例如在果园监测中，AI 初期误将 “叶蝉" 判定为 “飞虱"，经人工修正后，后续同类虫体的识别准确率立即提升至 98% 以上，确保虫情数据的真实性。
智能数据分析为防控决策提供科学依据。系统不仅能识别害虫种类，还能进行多维度统计分析：通过 “种类统计" 掌握某区域优势害虫类型（如玉米产区以玉米螟、蚜虫为主）；通过 “数量统计" 评估虫害危害程度（如每台设备日均诱集害虫超 100 只即判定为高风险）；通过 “区域分析" 结合 GPS 数据，绘制害虫分布热力图，分析迁移趋势（如稻飞虱从低洼田向高岗田扩散）。这些分析结果会自动生成报告，为管理人员提供针对性防控建议 —— 例如根据害虫数量，推荐 “生物防治 + 化学防治" 的组合方案，避免盲目施药。
智能交互与系统兼容拓展应用场景。系统配备 10.1 寸触屏，现场可查看实时识别结果与数据；云平台支持多角色权限管理，科研人员可通过 API 接口获取识别数据，用于害虫研究；同时支持与农业科研系统、区域防控平台集成对接，实现数据共享 —— 例如将某地区的害虫识别数据同步至农业大学实验室，助力新型防控技术研发。在农业科研基地，该系统已成为 “害虫多样性监测" 的重要工具，通过 AI 识别积累的海量数据，为研究害虫习性、制定长期防控策略提供了关键支撑。
智能虫情测报识别系统通过 AI 技术革新了传统虫情判断模式，不仅解决了 “识别难、误判多" 的痛点，还通过智能分析为防控提供精准指导，推动虫情测报从 “经验驱动" 转向 “数据驱动"，成为智慧农业发展中不可的或缺的核心设备。
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