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在農業科研與生態研究領域,蟲情數據的精準性、連續性的系統性是開展蟲害發生規律、綠色防控技術研發的核心前提。傳統蟲情監測依賴人工巡查、手動記錄,存在耗時耗力、誤差較大、數據碎片化等弊端,難以滿足科研工作的高標準需求,制約了科研工作的深入推進。科研款蟲情遠程實時監測系統,融合光、電、物聯網、AI智能識別等先進技術,專為科研場景量身打造,實現了蟲情監測的智能化、精準化與遠程化,為農業科研與生態研究注入科技動能。

該系統秉持科研級標準,在監測精度與數據規范性上實現突破。搭載高清圖像采集模塊,可清晰捕捉蟲體形態、大小等關鍵特征,搭配改進型AI識別算法,能快速精準識別害蟲種類、統計數量,有效規避人工鑒定的主觀誤差,蟲體識別準確率與完整率均達到科研級要求。同時,系統配備自動轉倉接蟲器,可按設定時段分倉收集蟲體,避免不同時段誘集昆蟲混淆,為研究害蟲活動規律、趨光性特點提供精準素材。
遠程實時管控與全流程自動化,大幅提升科研工作效率。系統融合物聯網技術,支持4G、WIFI等多種聯網方式,科研人員可通過終端設備遠程查看蟲情圖像、監測數據與設備運行狀態,無需親臨監測站點,即可完成數據采集與查看工作。此外,系統可自動完成誘蟲、殺蟲、拍照、數據傳輸等全流程作業,支持參數遠程調控,可根據科研需求靈活設置誘蟲時間、拍照頻率等,實現蟲情動態的24小時連續監測。
作為科研與生產之間的橋梁,該系統不僅為農業科研院所、高校實驗室提供規范系統的蟲情數據支撐,助力害蟲形態學、生態學研究與抗蟲品種培育,還能為田間蟲害防控提供科學指導。其穩定的戶外適配性的多參數采集能力,可同步捕捉環境因子數據,為研究蟲害與環境的相關性提供全面支撐,推動現代農業向綠色化、精準化、智能化方向發展,彰顯了科技賦能科研、守護生態的重要價值。
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