在传统农业模式下，农户依赖人工巡查和经验判断进行虫害防治，存在效率低、误差大、响应滞后等问题。随着物联网、人工智能与光电技术的融合，智能虫情测报灯成为现代农业生产中的 “数字哨兵"。智能虫情测报灯的核心在于多光谱诱虫光源与 AI 图像识别算法的协同作用。设备采用 320-400 纳米波长的黑光灯管，模拟昆虫趋光特性，吸引稻飞虱、螟虫等夜行性害虫。

一、智能虫情测报灯的工作原理

（一）多光谱诱虫

智能虫情测报灯的核心在于多光谱诱虫光源与 AI 图像识别算法的协同作用。设备采用动态光谱调控技术，针对不

同害虫趋光特性定制光源波长。例如，365nm 紫外光定向吸引稻飞虱，405nm 紫光精准诱捕棉铃虫。江苏某水稻基地实测显示，光谱优化后稻飞虱诱捕量提升 70%。这种精准诱捕，避免了对有益昆虫的误杀，还为后续 AI 识虫提供了更纯粹、更具针对性的样本。

设备内置的远红外处理仓采用双层加热结构，15 分钟内温度可达 85±5℃，虫体致死率超 98%，且完整率保持 95% 以上，既满足科研标本需求，又避免化学药剂对环境的二次污染。通过高温快速处理，固定虫体形态，确保 AI 识别系统获取稳定、准确的图像数据，为后续精确识别奠定基础。

（二）AI 识虫系统

AI 识虫系统的核心在于深度学习算法构建的多模态识别模型。中科院研发的算法可识别 2000 余种害虫，准确率突破 95%。以稻纵卷叶螟为例，系统可区分其幼虫期与成虫期的不同形态，甚至识别雌雄个体在翅脉宽度上的 0.1mm 级差异，识别准确率达 92.3%。这一技术的实现，依赖于海量虫体图像数据的投喂训练，模型从中学习不同生长阶段、不同性别特征的细微差异，进而实现精准判断。

二、智能虫情测报灯中的 AI 识别技术的优势

（一）识别准确率高

中科院研发的算法经过海量虫体图像数据的投喂训练，可识别超过 2000 余种害虫，准确率突破 95%。例如，该算法能够准确区分稻纵卷叶螟不同龄期的幼虫，甚至能够敏锐识别草地贪夜蛾的雌雄个体。以稻纵卷叶螟为例，系统通过深度学习模型，可自主提取锈斑形态、菌丝分布等 132 项微观特征，构建多模态识别模型。田间实测显示，识别准确率达 92.3%，较传统目测法提升 41%，支持毫秒级实时诊断。

（二）自动化程度高

AI 视觉系统使得智能虫情测报灯能够自动完成从害虫诱捕到识别的全过程，无需人工过多干预。相比传统的人工监测方式，大大节省了人力成本和时间成本，提高了监测效率。以往人工监测需要植保人员在田间逐株检查，耗费大量时间和精力，而智能虫情测报灯可实现 24 小时不间断监测，极大地解放了人力。

（三）实时监测与预警

智能虫情测报灯能够实时收集害虫数据，并通过网络传输至数据中心进行分析和处理。一旦监测到害虫数量或种类出现异常变化，系统能够及时发出预警，为害虫防治提供了及时、有效的决策支持。基于时间序列分析算法，系统提前 7 天预测出稻纵卷叶螟迁飞高峰，指导农户精准释放赤眼蜂进行生物防治，取得了良好的效果。

（四）数据记录与分析全面

AI 视觉系统不仅能够识别害虫，还能对监测到的虫情数据进行详细记录和深入分析。通过对接虫瓶的时空分装设计，系统可深入分析害虫的发生高峰期与迁徙规律。结合害虫种类、数量、环境气象数据，系统能够生成多维度的虫害预警报告，并依托专家知识库，为农户推荐科学、精准的防治措施，实现虫情监测与防控决策的无缝对接。系统自动生成的《虫情监测日报》包含三维热力图、防治策略库等模块，为农业生产者提供了全面且实用的虫情信息，帮助他们制定更加科学合理的防治决策。

三、智能虫情测报灯中的 AI 识别技术的应用案例

（一）农业生产中的应用

在浙江茶园的实证中，智能虫情测报灯成功识别茶尺蠖、小绿叶蝉等 12 种主要害虫，较传统测报灯覆盖率提升 40%。系统自动生成《虫情监测日报》，包含三维热力图、防治策略库等模块。通过可视化图表直观展示虫情分布、密度变化，结合专家知识库给出针对性防治建议，实现虫情监测与防控决策的无缝对接。

黑龙江某农场部署的 “测报灯 + 虫脸识别 + 无人机" 联动系统，在玉米螟迁飞期，通过分析虫道密度与温湿度相关性，指导无人机精准喷洒苏云金芽孢杆菌，防效达 91%，较传统广谱施药节水 70%。借助物联网技术实现数据实时传输，利用大数据分析挖掘环境因素与虫情的关联，精准指导生物防治作业，既提高防治效果，又降低资源消耗与环境污染。

（二）边境口岸监测中的应用

云南边境口岸应用该技术监测草地贪夜蛾，通过比对虫体 DNA 条形码与形态特征，实现入境害虫的 “秒级" 溯源，拦截率提升至 98%。这种跨学科融合的技术手段，将分子生物学与 AI 图像识别相结合，快速锁定害虫来源，为防范外来物种入侵、制定防控策略提供关键依据。

四、智能虫情测报灯中的 AI 识别技术的未来发展方向

（一）多模态感知融合

未来的智能虫情测报灯 AI 视觉系统将不仅仅依赖于视觉信息，还会集成光谱、红外、气味传感器等，实现多模态感知融合。通过综合分析多种信息，突破复杂环境下的监测瓶颈，进一步提高对害虫的识别准确率和监测效果。例如，利用光谱信息可以分析害虫的生理状态，气味传感器能够检测害虫释放的特定化学物质，从而更全面地了解害虫的行为和生态特征。

（二）病害 - 虫情一体化监测

通过多光谱成像技术同步监测白粉病、锈病等作物病害，构建 “双病同防" 体系，为农业生产提供更全面的病虫害监测服务。智能虫情测报灯将更多地利用边缘计算技术，在设备本地进行数据的初步处理和分析，减少数据传输量，提高系统的响应速度和实时性。

智能虫情测报灯中的 AI 识别技术以其高效、精准、智能的特点，在农业病虫害监测与防控中发挥着越来越重要的作用。随着技术的不断发展和创新，相信智能虫情测报灯将为农业生产带来更多的便利和保障，助力农业实现数字化、智能化转型。