山东
基层植保站的虫情测报曾被 “人工筛图” 拖累效率 —— 某县植保站有 12 个监测点，每天需安排 3 名工作人员逐一点开虫情照片，手动识别稻纵卷叶螟、二化螟等害虫种类与数量，单张照片平均耗时 2 分钟，遇到虫体密集时，一天仅能完成 80% 数据处理，导致虫害预警报告常延迟 1 天发布。自动识别虫情测报灯WX-CQ5的出现，以 “AI 识别 + 数据直出” 重构测报流程，让植保工作从 “人工筛选” 转向 “智能分析”。
这款设备的核心突破在于 “图像识别与数据自动化”：搭载 4800W 像素高清摄像头，能清晰捕捉虫体细节（如翅脉、体色），配合内置的 AI 识别算法，可自动区分 200 余种常见农业害虫，识别准确率达 92% 以上 —— 比如对稻飞虱与蚜虫的区分，误差率低于 5%，远超人工识别的 75% 准确率；设备还具备 “虫体平整处理” 功能，传送带输送虫体时会通过轻微震动让虫体均匀铺开，避免堆叠导致的识别漏判。8 位自动转仓系统按设定时段（如 2 小时 / 段）分隔虫样，每个时段的虫情数据（种类、数量、时间）会自动关联，无需人工标注。
其 “远程可控性与合规性” 进一步提升实用价值：支持通过农业云平台远程设置工作模式，比如针对粘虫的夜间活动习性，可设定 20:00 - 次日 4:00 为重点监测时段；10.1 寸触屏方便现场调试，防雷与漏电保护装置确保雷雨天气安全运行。某县植保站换用该设备后，数据处理时间从每天 6 小时缩短至 1 小时，虫害预警报告实现 “当日生成、当日推送”，2024 年当地玉米粘虫防治面积较上年减少 30%，因虫害导致的减产率从 6% 降至 2%。植保员反馈：“以前加班筛照片是常态，现在系统自动出报表，我们能把更多精力放在防治指导上。”
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