CN103760847A - 一种虫害远程监控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种虫害远程监控系统,该系统包括环境数据采集单元,包括多个不同类型的传感器;多个性诱装置,每个性诱装置带有一种性诱剂和光感计数器;多个色诱装置,每个色诱装置带有一种色诱剂;图像采集单元;监控单元,定期接收并存储来自环境数据采集单元的环境数据、来自光感计数器的数据和来自所述图像采集单元的图像数据;和数据处理单元,对来自监控单元的数据进行处理以获得害虫数量与环境数据的对应关系。通过本系统监控虫害可以准确地了解该区域的环境变化和病虫害的关系,掌握一些特定病虫害的习性特征,为病虫害的科学研究提供全面的数据支持,为病虫害的有效防治提供帮助。本发明还公开了利用该系统进行虫害监控的方法。
Description
技术领域
本发明涉及电子信息领域,特别是涉及一种远程、自动、精准虫害监控系统及方法。
背景技术
随着经济全球化进程的加快,各国传入病虫害的种类不断增加,病虫风险评估成为研究的热点,政府和公众共同参与病虫害管理意识逐渐增强。对于病虫灾害应以预防为主,坚持综合治理。在森林、农业等可能发生病虫灾害的领域,通过检疫、监测和防治等手段,可以有效地避免灾情的发生、扩散,减少灾害的损失。
在目前现有的病虫害监控系统中,对病虫害的监控项目单一,往往只是监测某类病虫害本身的种类和数量等已发生的情况,监测方法是通过在不同的诱捕器入口安装计数装置。计数装置需要电源供电才能工作,因此,除了施工安装繁琐,工作条件要求苛刻,统计的误差也比较大,无法识别害虫的种类,智能化程度较低。除此之外,没有监测外界的环境信息,无法准确直观地了解病虫害受灾情况,也无法分析外界环境的变化对病虫害的影响规律,而病虫害的发生与环境的变化有着密切的关系,且要延后环境的变化。因此,单纯地监测害虫本身的情况,无法起到有效预防的目的,无法满足准确预测病虫灾害,提前防治的要求。
发明内容
本发明所要解决的第一个技术问题是提供一种虫害监控系统,该系统可实现单一害虫区分,通过不同的诱捕装置统计区域内各类害虫的数量,为病虫害的研究和防治提供科学直观的数据参考。
本发明所要解决的第二个技术问题是提供一种利用虫害监控系统监控虫害的方法。
为解决上述第一个技术问题,本发明采用的技术方案是提供一种虫害监控系统,该系统包括:
环境数据采集单元,包括多个不同类型的传感器;
多个性诱装置,每个性诱装置带有一种性诱剂和光感计数器;
多个色诱装置,每个色诱装置带有一种色诱剂;
图像采集单元;
监控单元,定期接收并存储来自所述环境数据采集单元的环境数据、来自所述光感计数器的数据和来自所述图像采集单元的图像数据;和
数据处理单元,对来自所述监控单元的数据进行处理以获得害虫数量与环境数据的对应关系。
优选地,该系统进一步包括与每个传感器连接的环境数据发送单元,与每个光感计数器连接的计数数据发送单元,与图像采集单元连接的图像数据发送单元;所述监控单元包括用于接收各种数据的数据接收单元。
优选地,各数据发送单元和数据接收单元选自Zigbee无线通讯模块、wifi无线通讯模块或有线通讯模块;优选地,所述监控单元为VIR型物联网智能监控终端。
优选地,所述数据处理单元进一步包括图像数据处理单元、计数数据处理单元和环境数据处理单元。
优选地,所述传感器选自温度传感器,湿度传感器,土壤酸碱度传感器、光照度传感器,氧气传感器和雨水采集装置中的一种或多种。
为解决上述第二个技术问题,本发明采用的技术方案是提供一种远程监控虫害的方法,该方法如下:
感测监控区域内的环境数据;
对进入每一性诱装置的害虫进行计数;
通过拍摄对色诱装置捕获的害虫进行计数;
远程采集并存储所述的环境数据、计数数据及图像数据;
对所获取的数据进行数据处理获得害虫数量与环境数据的对应关系。
优选地,感测监控区域内的环境数据的步骤包括感测温度、湿度、土壤酸碱度、光照度、氧气浓度和雨水量中的一种或多种。
优选地,远程采集并存储所述的环境数据、计数数据及图像数据的步骤进一步包括::响应远程数据采集指令,
定期发送各传感器感测的各种环境数据;
定期发送光感计数器计数的其对应的性诱装置诱捕的害虫数据;
定期发送拍摄的图像数据。
优选地,对所获取的数据进行数据处理的步骤进一步包括:对拍摄的色诱装置的图像数据进行预处理;
识别并标记图像数据中的害虫图像;
根据害虫的形态特征分别统计各种害虫的数量。
优选地,监控区域内的数据采集点的间隔距离为20-100米,定期采集的间隔时间为1-24小时。
本发明的有益效果是:
本系统根据不同昆虫对性诱剂和色诱剂的敏感度的不一致性,通过使用包含不同性诱剂的性诱装置和包括不同色诱剂的色诱装置来诱捕不同种类的害虫,可方便地确定害虫的种类。通过在性诱装置上使用计数装置以及采用图像采集装置对色诱装置进行拍照并使用图像识别技术可以方便地统计害虫的数量。进一步,通过图像处理可以很直观的观测分析病虫害的外形特征,精确确定病虫害的种类和体型变化,可以准确及时地了解被监控地区的病虫害整体受灾情况。通过在采集害虫数据的同时采集各种环境数据,分析和统计害虫种类和数量与环境参数的对应关系,可以准确地了解该区域的环境变化和病虫害变化的关系,掌握特定病虫害的习性特征,为病虫害的科学研究提供全面的数据支持,为病虫害的有效防治提供帮助。
附图说明
图1是本发明的虫害远程监控系统示意性框图;
图2是害虫与环境参数对照示例图;
图3是害虫与环境变化规律曲线示例图;
图4是害虫与环境变化规律对比曲线示例图;
图5是害虫数量与环境参数变化规律对比曲线示例图;
图6是图像处理过程结构图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明进一步加以说明。
图1示出本发明的一种虫害远程监控系统。该系统包括环境数据采集单元,多个性诱装置21、22,多个色诱装置31、32,至少一个图像采集单元40,监控单元50,和数据处理单元60。
环境数据采集单元可包括多个各种不同类型的传感器11、12。各种传感器可以选自温度传感器,湿度传感器,光照度传感器,土壤酸碱度传感器、氧气传感器和雨水采集装置中的一种或多种,以便采集被监控区域的空气温度、空气湿度、空气含氧量、土壤温度、土壤湿度、土壤酸碱度、光照度、雨量等环境气候数据,土壤环境数据等。优选地,各传感器可包括与其连接的传感数据发送单元。传感数据发送单元响应来自监控单元50的数据采集信号,将所采集的数据发送至监控单元50。
每个性诱装置21、22可分别带有性诱剂和计数器。优选地,每个性诱装置带有一种性诱剂和一个光感计数器,以便诱惑对该种性诱剂敏感的害虫并计数该性诱装置所捕获的害虫的数量。优选地,各性诱装置可包括与其计数器连接的计数数据发送单元。计数数据发送单元响应来自监控单元50的数据采集信号,将该性诱装置采集的害虫数据发送至监控单元50。
每个色诱装置31、32分别带有色诱剂。优选地,每个色诱装置带有一种色诱剂。色诱剂例如可以是某种颜色的粘板或LED灯,色诱装置能够诱捕对该特定色诱剂敏感的害虫。
每个图像采集单元40可用于拍摄色诱装置及受监控区域的环境状况,可定期对各个色诱装置进行拍照,采集色诱装置捕获的害虫图像。优选地,每个图像采集单元包括与其连接的图像数据发送单元。响应来自监控单元50的数据采集信号,图像采集单元将采集各种图像发送至监控单元50。图像采集单元40还可根据来自监控单元的指令,拍摄监控区域内色诱装置31、32以外的环境图像数据,为病虫害受灾状况的评估和环境参数的监测提供更加直观的参考依据。
监控单元50可包括发送单元和数据接收单元。发送单元用于发送数据采集指令到环境数据采集单元,性诱装置和图像采集单元,以便定期或不定期地通过接收单元接收来自所述环境数据采集单元中各传感器感测的环境数据、来自所述光感计数器的计数数据和来自所述图像采集单元的图像数据,并进行存储。优选地,监控单元50为VIR型物联网智能监控终端。
如上所述各种数据发送单元和用于数据接收的单元优选地选自Zigbee无线通讯模块、wifi无线通讯模块或有线通讯模块。
数据处理单元60对来自监控单元50的各种数据进行处理以获得害虫数量与环境数据的对应关系。数据处理单元60优选地包括图像数据处理单元、计数数据处理单元和环境数据处理单元,用于对来自监控单元的数据进行分析和处理。图像数据处理单元例如包括图像增强处理单元、图像滤波处理单元和图像分割处理单元。数据处理单元60,负责对监控单元50传输的数据进行分析和统计,包括图像数据处理单元、计数数据处理单元和环境数据处理单元;图像数据处理单元包括图像增强处理单元和图像滤波处理单元用于对图像数据进行各种预处理,识别并标记图像数据中的害虫图像,还包括图像分割处理单元用于根据害虫的形态特征分别统计各种害虫的数量。
在监控区域内,根据被监控区域中可能出现的害虫的种类,可在各性诱装置21、22内放置不同的性诱剂,并可在色诱装置31、32内放置不同的色诱剂。包括多个性诱装置和色诱装置的各种诱捕装置间通常按照间隔20-100m左右的距离进行均匀布置,优选地,以30-60m的距离设置各个诱捕装置以达到较为理想的监测效果,也可根据现场情况适当的减少或增加间隔距离以满足监控要求。
根据数据处理单元60统计的各种环境数据和害虫数量,可评估监控区域内不同类害虫灾害的受灾情况,例如害虫灾害随一年中各季节变化的规律,害虫灾害随各种环境条件变化的规律等。例如经过1个月、6个月、12个月,1年及多年的累计,数据处理单元中保存了这段时间的所有数据,根据统计需要可以得出不同种类害虫数量的变化规律和环境参数变化规律,根据害虫变化规律和环境变化规律在时间轴上体现出的对应关系,得出该区域内环境参数对虫害的影响,进而可以作为预测虫害的发生的评价标准,为将来病虫害的研究和防治提供参考。
下面参照实例具体说明根据本发明的监控系统统计虫害的方法。
在监控区域内,合理布局色诱装置与色诱装置,性诱装置与性诱装置,色诱装置与性诱装置之间密度和数量,也即间隔距离。间隔距离要均匀,以提高监控效果。监控单元采集数据的时间间隔可根据不同的季节或虫害出现的数量根据需要进行配置。本发明中优选的采集数据时间间隔为2小时,或者监控单元则按照默认的24小时的时间间隔采集数据。采集数据之后,监控单元例如通过TCP/IP网络进行数据传输。数据处理单元将来自监控单元的各种数据进行处理。
对于来自色诱装置的图像数据,数据处理单元首先对图像进行如下处理和运算,得到某类害虫的数量,如图6所示,主要有以下步骤:
1)图像增强处理,提高昆虫图像中前景与图像背景的对比度;
2)图像滤波处理,减少图像中的噪声干扰;
3)图像分割处理,把昆虫体从图像的背景中分离出来作为目标体进行统一标记;
4)数学形态运算,根据害虫的形态特征确定害虫的种类,计算该类害虫的数量,并把结果储存到数据库中。
对于性诱装置的害虫数量计数数据,数据处理单元会对数据进行合法化判断,判断合法后,直接储存到数据库中,合法判断规则如下:
1)数据不能小于0,否则该数据非法,以数值“-1”标识;
2)由于害虫进入该装置后不能逃脱,计数器被重置前,每次采集的数据不能小于前一次的数据,否则该数据无效,以上一次数据代替。
对于环境采集单元的环境传感数据,数据处理单元会根据不同的传感器对数据进行变换,转换成可以识别的参数存储到数据库中。
对于储存到数据库中的数据,数据处理单元将根据数据的类型进行分类,最后对分类储存的数据进行分析。
具体地,系统开始运行后,监控单元50按照设置好的时间间隔,采集图像采集单元40拍摄的色诱装置31、32的图像数据,采集性诱装置21、22的捕获的害虫数据、环境数据采集单元如环境传感器11、12采集的环境数据。
例如在可能出现稻纵卷叶螟、水稻二化螟、白粉虱、叶蝉等害虫的监控区域,可根据螟虫类对性诱剂敏感、白粉虱对黄色敏感、叶蝉对白色敏感的特性,设置相应的诱捕装置。可使用包含稻纵卷叶螟性诱剂的性诱装置21诱捕稻纵卷叶螟。可使用包含水稻二化螟性诱剂的性诱装置22诱捕水稻二化螟。可使用包含黄色色诱剂的色诱装置31诱捕白粉虱。可使用包含白色色诱剂的色诱装置32诱捕叶蝉。同时,设置各种传感器用于检测该区域内空气温度、空气湿度、空气含氧量、土壤温度、土壤湿度、土壤酸碱度、光照度、雨量等环境参数。监控装置采集数据的时间间隔为2小时。经过一段时间的监测,在采集到害虫的种类、害虫数量、气温度、空气湿度、空气含氧量、土壤温度、土壤湿度、土壤酸碱度、光照度、雨量等具体数值后,根据采集的时间可以得出图2所示的害虫和环境参数随时间变化的对应关系。通过后数据处理单元的统计和分析,如图3和4所示,得出不同害虫随时间的变化规律和环境参数的变化规律。将害虫的变化规律与不同的环境参数的变化规律做比较,可得出环境因素对害虫的影响,如图5所示,为以后不同种类的预防提供参考依据。
Claims (10)
1.一种虫害远程监控系统,其特征在于:该系统包括
环境数据采集单元,包括多个不同类型的传感器;
多个性诱装置,每个性诱装置带有一种性诱剂和光感计数器;
多个色诱装置,每个色诱装置带有一种色诱剂;
图像采集单元;
监控单元,定期接收并存储来自所述环境数据采集单元的环境数据、来自所述光感计数器的数据和来自所述图像采集单元的图像数据;和
数据处理单元,对来自所述监控单元的数据进行处理以获得害虫数量与环境数据的对应关系。
2.根据权利要求1所述的虫害远程监控系统,其特征在于:该系统进一步包括与每个传感器连接的环境数据发送单元,与每个光感计数器连接的计数数据发送单元,与图像采集单元连接的图像数据发送单元;所述监控单元包括用于接收各种数据的数据接收单元。
3.根据权利要求2所述的虫害远程监控系统,其特征在于:各数据发送单元和数据接收单元选自Zigbee无线通讯模块、wifi无线通讯模块或有线通讯模块;优选地,所述监控单元为VIR型物联网智能监控终端。
4.根据权利要求1所述的虫害远程监控系统,其特征在于:所述数据处理单元进一步包括图像数据处理单元、计数数据处理单元和环境数据处理单元。
5.根据权利要求1所述的虫害远程监控系统,其特征在于:所述传感器选自温度传感器,湿度传感器,土壤酸碱度传感器、光照度传感器,氧气传感器和雨水采集装置中的一种或多种。
6.一种虫害远程监控方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
感测监控区域内的环境数据;
对进入每一性诱装置的害虫进行计数;
通过拍摄对色诱装置捕获的害虫进行计数;
远程采集并存储所述的环境数据、计数数据及图像数据;
对所获取的数据进行数据处理获得害虫数量与环境数据的对应关系。
7.根据权利要求6所述的虫害远程监控方法,其特征在于:所述感测监控区域内的环境数据的步骤包括感测温度、湿度、土壤酸碱度、光照度、氧气浓度和雨水量中的一种或多种。
8.根据权利要求6所述的虫害远程监控方法,其特征在于:远程采集并存储所述的环境数据、计数数据及图像数据的步骤进一步包括:响应远程数据采集指令,
定期发送各传感器感测的各种环境数据;
定期发送光感计数器计数的其对应的性诱装置诱捕的害虫数据;
定期发送拍摄的图像数据。
9.根据权利要求6所述的虫害远程监控方法,其特征在于:对所获取的数据进行数据处理的步骤进一步包括:对拍摄的色诱装置的图像数据进行预处理;
识别并标记图像数据中的害虫图像;
根据害虫的形态特征分别统计各种害虫的数量。
10.根据权利要求6所述的虫害远程监控方法,其特征在于:所述监控区域内的数据采集点的间隔距离为20-100米,所述定期采集的间隔时间为1-24小时。
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---|---|---|---|
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---|---|
CN (1) | CN103760847A (zh) |
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105230588A (zh) * | 2015-11-24 | 2016-01-13 | 熊忠阳 | 基于物联网的白蚁远程自动监测系统 |
CN106001014A (zh) * | 2016-07-20 | 2016-10-12 | 安徽朗坤物联网有限公司 | 基于物联网的农业滴灌管道检测系统 |
CN106303262A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-01-04 | 四川隧唐科技股份有限公司 | 车载隧道影像采集装置 |
CN106386735A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-02-15 | 合肥若涵信智能工程有限公司 | 物联网农业害虫防控系统 |
CN107368883A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-11-21 | 新疆林业科学院现代林业研究所 | 一种树干爬树害虫自动计数系统 |
CN107679664A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-02-09 | 宁波职业技术学院 | 一种农作物病害虫测报分析系统及方法 |
CN108094352A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-06-01 | 北京小米移动软件有限公司 | 信息确定方法及装置 |
CN108337287A (zh) * | 2017-01-20 | 2018-07-27 | 鹤壁佳多科工贸股份有限公司 | 农林atcsp物联网虫情信息自动采集系统 |
CN108389370A (zh) * | 2018-03-31 | 2018-08-10 | 潍坊友容实业有限公司 | 一种盐碱地种植的远程报警方法 |
CN109006797A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-18 | 厦门大学 | 一种智能声波定向驱蚊器 |
CN109240184A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-01-18 | 金再欣 | 农业病虫害防治的生态远程实时监控系统 |
CN109446270A (zh) * | 2018-10-20 | 2019-03-08 | 深圳市坪山区疾病预防控制中心(深圳市坪山区慢性病防治中心、深圳市坪山区健康教育研究所) | 一种伊蚊监测数据处理方法、装置、系统和计算机设备 |
CN109769606A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-05-21 | 郭芳 | 一种基于互联网的小麦病虫害防治方法 |
CN109919796A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-06-21 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 虫情测报系统 |
CN110798536A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-14 | 图锐(北京)信息技术有限公司 | 云端有害生物远程监测系统及方法 |
CN112055079A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-12-08 | 华艺生态园林股份有限公司 | 一种基于云计算平台的病虫害监测预警系统 |
CN112232473A (zh) * | 2020-09-08 | 2021-01-15 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 用于蛾类害虫诱捕装置的分析评价系统及方法 |
CN112739206A (zh) * | 2018-09-21 | 2021-04-30 | 拜耳公司 | 基于传感器的节肢动物观察 |
CN113141931A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-07-23 | 苏州东发联信息技术有限公司 | 一种农业温室大棚自动调控系统 |
CN114279490A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-04-05 | 杭州睿坤科技有限公司 | 一种用于大田作物病虫害监测设备及方法 |
CN114794042A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-07-29 | 电子科技大学 | 一种带有诱虫机构的森林害虫识别监控装置 |
CN115018808A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-06 | 广州市建城有害生物防治有限公司 | 基于物联网的虫害远程检测方法及系统 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1442786A (zh) * | 2003-04-09 | 2003-09-17 | 沈佐锐 | 微小昆虫自动计数系统 |
JP2003304788A (ja) * | 2002-04-17 | 2003-10-28 | Hiroyuki Takahashi | 害虫計数装置 |
CN101840214A (zh) * | 2010-02-03 | 2010-09-22 | 北京依科曼生物技术有限公司 | 一种害虫实时远程监控系统及用途 |
CN102393920A (zh) * | 2011-06-23 | 2012-03-28 | 全国农业技术推广服务中心 | 病虫害数量采集终端及数据系统 |
CN103125457A (zh) * | 2013-01-29 | 2013-06-05 | 华南农业大学 | 基于dsp和物联网的果园橘小实蝇虫害识别系统 |
CN203243847U (zh) * | 2013-04-18 | 2013-10-23 | 浙江托普仪器有限公司 | 一种灯光诱虫自动识别与计数装置 |
CN103399513A (zh) * | 2013-08-08 | 2013-11-20 | 河北省农林科学院植物保护研究所 | 一种基于单片机的虫情测报系统 |
CN203909560U (zh) * | 2013-12-31 | 2014-10-29 | 北京瀚景锦河科技有限公司 | 一种虫害远程监控系统 |
-
2013
- 2013-12-31 CN CN201310750157.1A patent/CN103760847A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003304788A (ja) * | 2002-04-17 | 2003-10-28 | Hiroyuki Takahashi | 害虫計数装置 |
CN1442786A (zh) * | 2003-04-09 | 2003-09-17 | 沈佐锐 | 微小昆虫自动计数系统 |
CN101840214A (zh) * | 2010-02-03 | 2010-09-22 | 北京依科曼生物技术有限公司 | 一种害虫实时远程监控系统及用途 |
CN102393920A (zh) * | 2011-06-23 | 2012-03-28 | 全国农业技术推广服务中心 | 病虫害数量采集终端及数据系统 |
CN103125457A (zh) * | 2013-01-29 | 2013-06-05 | 华南农业大学 | 基于dsp和物联网的果园橘小实蝇虫害识别系统 |
CN203243847U (zh) * | 2013-04-18 | 2013-10-23 | 浙江托普仪器有限公司 | 一种灯光诱虫自动识别与计数装置 |
CN103399513A (zh) * | 2013-08-08 | 2013-11-20 | 河北省农林科学院植物保护研究所 | 一种基于单片机的虫情测报系统 |
CN203909560U (zh) * | 2013-12-31 | 2014-10-29 | 北京瀚景锦河科技有限公司 | 一种虫害远程监控系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
王文江等: "《枣精细管理十二个月》", 31 March 2009 * |
谢寿安等: "《森林昆虫学研究方法与技术导论》", 30 November 2013 * |
Cited By (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105230588B (zh) * | 2015-11-24 | 2018-07-20 | 熊忠阳 | 基于物联网的白蚁远程自动监测系统 |
CN105230588A (zh) * | 2015-11-24 | 2016-01-13 | 熊忠阳 | 基于物联网的白蚁远程自动监测系统 |
CN106001014A (zh) * | 2016-07-20 | 2016-10-12 | 安徽朗坤物联网有限公司 | 基于物联网的农业滴灌管道检测系统 |
CN106386735A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-02-15 | 合肥若涵信智能工程有限公司 | 物联网农业害虫防控系统 |
CN106303262A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-01-04 | 四川隧唐科技股份有限公司 | 车载隧道影像采集装置 |
CN108337287B (zh) * | 2017-01-20 | 2022-07-29 | 鹤壁佳多科工贸股份有限公司 | 农林atcsp物联网虫情信息自动采集系统 |
CN108337287A (zh) * | 2017-01-20 | 2018-07-27 | 鹤壁佳多科工贸股份有限公司 | 农林atcsp物联网虫情信息自动采集系统 |
CN107368883A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-11-21 | 新疆林业科学院现代林业研究所 | 一种树干爬树害虫自动计数系统 |
CN107368883B (zh) * | 2017-06-08 | 2023-07-28 | 新疆林业科学院现代林业研究所 | 一种树干爬树害虫自动计数系统 |
CN107679664A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-02-09 | 宁波职业技术学院 | 一种农作物病害虫测报分析系统及方法 |
CN108094352A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-06-01 | 北京小米移动软件有限公司 | 信息确定方法及装置 |
CN108094352B (zh) * | 2017-12-07 | 2020-12-18 | 北京小米移动软件有限公司 | 信息确定方法及装置 |
CN108389370A (zh) * | 2018-03-31 | 2018-08-10 | 潍坊友容实业有限公司 | 一种盐碱地种植的远程报警方法 |
CN109006797A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-18 | 厦门大学 | 一种智能声波定向驱蚊器 |
US11771074B2 (en) | 2018-09-21 | 2023-10-03 | Bayer Aktiengesellschaft | Sensor based observation of anthropods |
CN112739206A (zh) * | 2018-09-21 | 2021-04-30 | 拜耳公司 | 基于传感器的节肢动物观察 |
CN112911931A (zh) * | 2018-09-21 | 2021-06-04 | 拜耳公司 | 节肢动物的检测 |
CN109446270A (zh) * | 2018-10-20 | 2019-03-08 | 深圳市坪山区疾病预防控制中心(深圳市坪山区慢性病防治中心、深圳市坪山区健康教育研究所) | 一种伊蚊监测数据处理方法、装置、系统和计算机设备 |
CN109240184A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-01-18 | 金再欣 | 农业病虫害防治的生态远程实时监控系统 |
CN109919796A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-06-21 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 虫情测报系统 |
CN109919796B (zh) * | 2019-02-27 | 2021-08-03 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 虫情测报系统 |
CN109769606A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-05-21 | 郭芳 | 一种基于互联网的小麦病虫害防治方法 |
CN110798536A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-14 | 图锐(北京)信息技术有限公司 | 云端有害生物远程监测系统及方法 |
CN112055079A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-12-08 | 华艺生态园林股份有限公司 | 一种基于云计算平台的病虫害监测预警系统 |
CN112055079B (zh) * | 2020-09-03 | 2022-08-23 | 华艺生态园林股份有限公司 | 一种基于云计算平台的病虫害监测预警系统 |
CN112232473A (zh) * | 2020-09-08 | 2021-01-15 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 用于蛾类害虫诱捕装置的分析评价系统及方法 |
CN113141931A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-07-23 | 苏州东发联信息技术有限公司 | 一种农业温室大棚自动调控系统 |
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20140430 |