在智慧农业加速发展的背景下，病虫害精准测报正从"人工眼观手查"向"AI自动识别"转变。近日，云飞科技智慧农业虫情测报系统完成相关鉴定工作，标志着其在虫情图像自动识别领域的研发成果获得进一步认可。该系统依托物联网、图像识别与大数据算法，实现了从诱捕、拍照到智能识别、数据上报的全流程自动化，为基层植保工作提供了切实可用的技术支撑。

　　云飞科技智能虫情测报系统的核心能力在于虫情图像的自动识别。系统采用与中国科学院联合研发的专属识别算法，并积累了超过1000万张农业害虫图像样本，数据量超过14TB，覆盖全国31个省级行政区的主要作物与害虫类型。相比依赖开源模型的通用方案，该算法针对农业害虫的形态特征进行了专项训练，能够区分害虫种类及成虫、若虫等不同虫态。

　　在识别准确性方面，系统经田间验证表现稳定。联合河南农科院、中国植物保护学会开展的田间试验显示，在新乡县、获嘉县等真实农田环境中，对主要害虫成虫的识别准确率分别达到89.81%和95.40%;2024年中国植物保护学会组织的专家现场验证报告中，虫害识别模型识别准确率分别达到89.81%和95.4%，重点害虫识别准确率超过90%，能够满足农业病虫害测报的业务需求。

　　除图像识别外，系统还具备趋势分析与智能预警功能。通过对虫情始见期、始盛期、盛发期的自动分析，系统可生成测报报告，并接入DeepSeek大模型，结合气象与环境数据提供防治建议参考。当害虫数量达到设定阈值时，平台会通过短信、邮箱、钉钉等渠道推送预警，助力植保人员及时部署防控措施。

　　目前，云飞科技智能虫情测报系统已在河南、湖南、广东等多地的植保能力提升项目中落地应用，服务范围覆盖31个省级行政区。随着鉴定的完成，该系统有望在更多区域的病虫害监测预警体系中发挥作用，为提升测报效率、支撑粮食稳产增产提供持续助力。