智能农情监测系统

深度学习驱动的图像识别引擎

基于改进YOLOv7模型的高精度病虫害识别技术

识别准确率

采用改进的YOLOv7模型，通过迁移学习策略，病虫害检测准确率达到97.8%

97.8%

数据样本库

通过数据增强技术扩充样本至30万张，涵盖玉米大斑病、水稻纹枯病等16类常见病害

30万样本图像

16 病害类型

响应速度

支持移动端实时拍摄诊断，平均响应时间低于0.3秒，为农户提供即时防治建议

0.3秒

便捷操作

农户只需使用手机拍摄照片，系统自动分析病害类型、严重程度，并提供精准防治方案

在线农情疾病诊断

上传农作物照片，快速识别病虫害，获取防治方案

等待初始化

多维数据分析与可视化平台

基于Hadoop生态构建的分布式数据处理架构

农业数据监控中心

2025年04月15日 | 14:35:22 实时刷新

区域平均温度

24.5°C

+1.3°C 同比上周

土壤平均湿度

34.2%

-2.8% 同比上周

本周降水量

32.5mm

+12.5mm 同比上周

病虫害预警

3起

+1起同比上周

土壤墒情监测

田间设备与部署方案

全方位覆盖农田监测需求

土壤墒情传感器

监测土壤湿度、温度、电导率等参数，精度±2%，续航3年

IP67防水等级
低功耗设计
无线传输
高精度采集

智能气象站

全天候监测气温、湿度、风向、降水量等多项气象数据

太阳能供电
4G/5G通信
抗恶劣天气
自动校准

智能虫情监测仪

采用AI识别技术，24小时监测田间虫害动态变化

图像识别
自动计数
种类分析
预警推送

植物表型监测仪

通过多光谱成像技术分析作物生长状态和健康水平

叶绿素测量
植株分析
生长建模
营养诊断

典型部署方案

根据种植面积、地形地貌和作物类型，定制最佳传感器部署方案

智能农情监测

多源数据融合与智能监测体系