【万象推荐：WX-CQ5】传统虫情测报依赖人工识别害虫种类、统计虫量、分析趋势，不仅耗费大量人力，还存在人工识别误差大、统计效率低、数据分析滞后等问题，难以满足现代化农业精准植保、高效测报、科学管控的发展需求。智能虫情测报识别系统依托自训练AI算法、大数据分析、智能物联网技术，实现害虫自动识别、智能统计、精准分析，大幅提升虫情测报的精准度与智能化水平，推动农业植保测报从人工经验向智能数据转型。
WX-CQ5智能虫情测报识别系统由智能测报硬件终端与AI云平台两部分组成，硬件终端严格对标GB/T 24689.1-2009国家标准，自动化、防护性、稳定性行业领的先，可全天候无人值守采集田间虫情图像数据；云端平台搭载自研自训练AI算法，结合海量植保虫情数据库，实现虫害监测、识别、统计、分析、预警全流程智能化作业，适配农业、林业、果园、生态园区等各类植保监测场景。
系统AI识别能力精准智能，内置可自主迭代学习的AI算法，可根据不同地域、不同季节的害虫品类变化持续优化模型，适配各类区域虫害监测需求。设备采集的高清虫体图像上传平台后，AI可自动识别害虫种类、统计害虫数量，快速生成初步分析结果，相较于人工识别，效率提升数十倍，且可规避人工视觉误差、经验偏差带来的测报失误。同时系统支持人工复核修正功能，工作人员可对AI识别结果进行校准，持续提升算法识别精准度。
平台具备多维度智能统计分析功能，可自动完成害虫种类统计、数量统计、区域分布分析、时序趋势分析，直观呈现不同区域、不同时段的虫害发生密度、扩散规律、爆发趋势。依托GPS定位数据，可精准划分监测区域，实现区域虫害差异化研判，为分区防控、精准施药提供数据支撑。系统搭载多角色权限管理功能，实现管理员、操作员、数据分析员分级管控、数据隔离，保障测报数据安全、规范、可追溯。
系统拓展性与实用性极的强，支持Java API二次开发接口，可无缝对接各类农业管理系统、气象监测系统，实现多设备数据互通、系统联动。所有设备操作记录、监测数据、分析报表全程留存，便于后期审计、溯源、研究分析。整套系统以硬件自动化采集+AI智能化分析为核心，革新传统测报模式，大幅降低植保人力成本，提升虫情测报的精准性、时效性、科学性，助力农业绿色植保、精准防控、稳产提质。
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更新时间：2026-07-14 
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