AI虫情测报定制：诱捕计数与迁飞预警

本期动态来自智慧农业AI定制实验室。我们把工业视觉中较成熟的检测思路，搬到田间的虫情测报环节：以性诱捕器与黄板的定时拍照为数据源，先用轻量检测模型定位虫体，再按体长、翅纹、触角形态做细分类，最后对连续帧去重，得到逐日虫量曲线。

现场难点不在模型结构，而在成像稳定性。露水反光、叶片遮挡、虫体堆叠都会让计数偏离。我们的做法是硬件与算法一起调：加装遮光罩与定角补光，固定拍摄周期；算法侧用背景差分先剔除飞尘与叶片抖动，再对重叠虫体做实例分割，并保留人工校核入口，把复核结果回灌为增量样本。

阶段性进展：
• 在12个监测点、3种主要害虫上，单日计数误差相对人工对照由±18%收敛至±6%区间，夜间与雨后场景改善最明显；
• 建立诱捕—气象—迁飞关联表，把日均温、风速风向作为特征输入，用于提示未来48小时的高风险窗口。