本作品是一款面向现代农业的智能化水稻虫害监测与防控设备,核心由水盆式诱捕装置、红外线检测装置、图像采集装置及控制器组成,搭载改进型 YOLO-v8 深度学习算法,实现水稻害虫的靶向诱捕、活体识别、智能计数与自动处理。
系统通过性诱捕剂引导害虫进入透明圆柱筒,经双红外传感器触发工业相机拍摄活体害虫图像,由嵌入 CBAM 注意力模块的 YOLO-v8 模型(结合小样本学习、迁移学习及数据增强技术)精准识别害虫种类与数量。诱捕的害虫在斜板堆叠,当第三红外传感器检测到数量达阈值时,控制器自动开启侧门排出害虫,保障设备持续运行。
产品创新性突出:一是以活体害虫为检测对象,解决传统方法识别滞后、难度高的痛点;二是采用 “一拖三” 智能靶向诱捕设计,提升作业效率且可识别释放益虫,占用空间小;三是优化深度学习算法,显著提升小样本场景下的检测精度。
目前该产品已在济南、泰安等地 3 处试验基地推广应用,虫害抓捕识别率提升 17% 以上,有效节约人工与农药成本,减少水稻虫害损失,助力农业现代化与水稻病虫害治理产业高质量发展。