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物聯網蟲情測報燈-一款各類農業生產場景的蟲情監測儀2024全+境+派+送

更新時間:2024-10-25      瀏覽次數:668

物聯網蟲情測報燈-一款各類農業生產場景的蟲情監測儀2024全+境+派+送【型號推薦:TH-CQ3,物聯網一體化設備,云境天合支持定制服務】物聯網蟲情測報燈不僅能夠實時監測蟲害情況,還能將收集到的數據上傳至云端服務器,形成長期、連續的蟲情數據庫。這些數據不僅為農戶提供了直觀的蟲害發生趨勢圖,還為農業科研部門提供了寶貴的研究資料。基于大數據分析,農戶可以更加科學地制定病蟲害防治策略,減少農藥使用量,提高農產品品質,實現經濟效益與生態效益的雙贏。物聯網蟲情測報燈的應用,是智慧農業發展的一個重要里程碑。它標志著農業生產正逐步向數字化、智能化轉型。通過物聯網技術,農業生產中的各個環節被緊密連接起來,形成了一個高效、協同的生態系統。農戶可以遠程監控農田狀況,及時調整生產計劃,提高生產效率;農業管理部門也能更加精準地掌握農業生產動態,為政策制定提供有力支持。

物聯網蟲情測報燈-一款各類農業生產場景的蟲情監測儀2024全+境+派+送

一、產品簡介

工作原理:利用光、電、數控技術實現誘蟲、殺蟲、分裝等功能。在無人監管的情況下,可自動完成誘蟲,殺蟲,蟲體分散,拍照,運輸,收集,排水等系統作業,然后利用無線傳輸技術、物聯網技術并實時將環境氣象和蟲害情況上傳到zhi定農業云平臺。

主要目的:對蟲害的發生與發展進行分析和預測,為現代農業提供服務,滿足蟲情預測預報及標本采集的需要。

二、主體結構

主機材質:噴塑

底座:底座高度320mm,用于防止雨季雨水倒灌至中控箱中

百葉窗:防鳥獸

屏幕:10.1寸觸屏

接蟲器:8位自動轉倉

整機尺寸:710*600*2120mm(含底座)

組成部分:誘蟲裝置、撞擊屏、殺蟲裝置、高清攝像頭、主控系統、機械組件、雨雪傳感器、光感傳感器、專業金屬箱體框架

三、技術參數

1.滿足GB/T 24689.1-2009植物保護機械蟲情測報燈標準中安全要求和技術要求。

2.傳送帶自動送蟲,自動清掃

3.可分時段設置和控制,自動拍照和手動拍照均可

4.接蟲器自動轉換,八位自動轉換系統,保證8個時間段誘集到的昆蟲不混淆

5.蟲體均勻灑落平鋪在傳送帶上,傳送帶可將所有誘集的昆蟲蟲體準確送至高清攝像裝置拍攝區域內,并對誘集的昆蟲蟲體進行震動分散平整處理,保證每個昆蟲蟲體特征都被清楚拍攝。

6.可遠程設置工作模式,可遠程無線拍照和終端設備參數遠程設置。

7.內置GPS定位功能,在地圖中查看設備站點等數據,設備被盜可追蹤。

8.紅外殺蟲,遠紅外蟲體處理倉溫度控制:工作15分鐘后溫度到達90±5℃,處理時間任意可調。

遠紅外蟲體處理致死率不小于98%,蟲體完整率不小于95%。

9.光控控制:晚上自動開燈,白天自動關燈(待機),在夜間工作狀態下,不受瞬間強光照射改變工作狀態。

10.去時段控制:根據靶標害蟲生活習性規律,設定工作時間段。

11.雨控系統裝置:單獨的排水系統結構,將雨水自動排出,有效將雨蟲分離,使箱體內無積水。

12.電源:電壓波動范圍:220V±60V,有漏電保護裝置。

13.防雷裝置:有效防止雷擊。

14.可增設風速風向、地溫地濕、光照、雨量等多種環境參數接口。

15.網絡模式:多種聯網方式4G、WIFI有線可任意選擇,可隨時隨地聯網管理。

16測報燈內置1200W像素圖像采集設備,可通過攝像頭實時采集接蟲盤上的蟲體圖片。

四、安裝方式:

1.確定好蟲情檢測設備安裝位置,提前預制一定厚度的水泥平臺。

2.將底座放置在水泥平臺上,根據底座固定腳孔位進行打孔。每個固定腳打兩個固定孔,

3.將配件里的8個膨脹螺絲嵌入打好的孔中,將底座固定孔與8個膨脹螺絲孔位對應好,用扳手擰緊固定。

4.確定并測試底座與水泥平臺穩固后,將設備抬到底座上,對應好安裝孔位,用螺絲將設備與底座固定連接。

五、蟲情測報平臺:

蟲情測報平臺是一個集成了先進技術與智能化管理的系統,專為農業、林業及其他生態環境監測領域設計,旨在提高害蟲監測的準確性和效率。以下是該平臺主要特點的詳細解析:

1.多角色權限管理與數據隔離

分賬號登錄與管理:確保不同用戶(如管理員、操作員、數據分析員等)根據其職責和需要訪問相應的數據和功能。

細粒度權限控制:實現數據權限和操作權限的精確控制,保障數據安全和隱私。

機構間數據隔離:確保各機構或部門間的數據獨立性和安全性,避免信息泄露或混淆。

2.遠程智能控制功能

實時狀態監控:用戶可遠程查看蟲情測報儀的各項參數和工作狀態,及時發現問題并進行處理。

遠程控制操作:支持抓拍、手動/自動模式切換、倉溫設置、加熱、移蟲、工作時間設置等遠程操作,提高管理效率。

歷史操作記錄:所有控制操作均可被記錄并存儲,便于追溯和審計。

3.自訓練AI算法與害蟲種類識別

AI算法自訓練:平臺內置的自訓練AI算法能夠不斷學習并識別新的害蟲種類,適應不同地域和季節的害蟲變化。

害蟲種類自動識別:通過AI算法自動分析圖像數據,快速準確地識別害蟲種類,減少人工干預。

4.AI分析與人工修正

AI自動分析:使用自有蟲情數據庫進行AI自動分析,快速得出初步結果。

人工修正:用戶可根據實際情況對AI分析結果進行復核和修正,提高分析的準確性和可靠性。

5.多維度統計分析

害蟲種類統計:對監測到的害蟲種類進行統計,分析不同害蟲的分布和變化趨勢。

數量統計:統計害蟲數量,評估害蟲危害程度。

區域分析:結合地理位置信息,分析害蟲在不同區域的分布特點和遷移規律。

6.支持二次開發與系統集成

API接口:提供基于Java的API開發接口,方便用戶根據自身需求進行二次開發或系統集成。

系統集成對接:支持與其他農業管理系統、氣象系統等的集成對接,實現數據共享和聯動管理。

 

 

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