1. 誘蟲原理
- 大多數害蟲具有趨光性，智能蟲情測報燈利用這一特性，采用特定波長的光源來吸引害蟲。一般是紫外線光或黑光燈，這些光的波長范圍是害蟲比較敏感的區域，例如波長在365nm左右的紫外線對許多夜間活動的害蟲有很強的吸引力。當夜幕降臨，燈光亮起，周圍環境中的害蟲就會朝著光源的方向飛行。
2. 捕蟲原理
- 害蟲被光源吸引后，會飛向測報燈。在接近光源的過程中，它們會撞擊到圍繞在光源周圍的撞擊屏。撞擊屏通常是透明的玻璃或塑料材質，害蟲撞擊后會因為失去平衡或受到沖擊力而掉落。掉落的害蟲會通過漏斗狀的通道進入到下面的收集裝置中。收集裝置的設計可以防止害蟲逃脫，并且能夠容納一定數量的害蟲。
3. 殺蟲原理
- 進入收集裝置后的害蟲，有些測報燈會采用物理方法進行殺蟲。常見的是遠紅外加熱殺蟲，當害蟲落入收集裝置后，遠紅外加熱裝置會迅速啟動，在幾分鐘內將害蟲體內的水分蒸發掉，使害蟲死亡。這種方式可以快速有效地殺死害蟲，而且不會像化學藥劑殺蟲那樣對環境造成污染。
4. 圖像采集原理
- 在收集裝置的特定位置會安裝高清攝像頭。攝像頭會定時對收集裝置內的害蟲進行拍照。拍照的時間間隔可以根據用戶的設置進行調整，例如每隔1 - 2小時拍攝一次。拍攝的照片能夠清晰地顯示害蟲的形態、大小等特征，這些照片是后續進行害蟲種類識別的重要依據。
5. 圖像識別原理
- 利用人工智能中的圖像識別技術，將拍攝到的害蟲圖像與預先存儲在數據庫中的害蟲標準圖像進行對比。數據庫中包含了各種常見害蟲的圖像特征，如形狀、顏色、紋理等信息。通過對這些特征的匹配和分析，自動識別出害蟲的種類和數量。識別算法會不斷學習和更新，以提高識別的準確性，能夠區分不同種類的害蟲，哪怕它們的外觀很相似。
6. 數據傳輸原理
- 智能蟲情測報燈內置有通信模塊，如GPRS、4G/5G或Wi - Fi等。在識別完害蟲的種類和數量后，會將這些數據以及設備自身的狀態信息（如光源是否正常、溫度傳感器的數據等），通過通信模塊傳輸到云端服務器。用戶可以通過手機APP、網頁瀏覽器等終端設備訪問云端服務器，實時查看蟲情數據，還可以對測報燈進行遠程控制，如調整拍照時間間隔、燈光亮度等參數。
7. 環境監測原理（部分設備具備）
- 有些智能蟲情測報燈還會集成環境傳感器，用于監測溫度、濕度、光照強度、風速風向等環境參數。這些參數對于研究害蟲的活動規律和繁殖情況非常重要。例如，溫度和濕度的變化會影響害蟲的孵化率和活動頻率。傳感器將采集到的環境數據與蟲情數據一起傳輸到云端服務器，綜合分析環境因素與蟲情之間的關系，為更精準的蟲情預測和防治提供依據。
相關推薦：
