[发明专利]基于互联网的实时在线监测昆虫诱捕装置在审

专利信息
申请号: 201810373773.2 申请日: 2018-04-24
公开(公告)号: CN108377989A 公开(公告)日: 2018-08-10
发明(设计)人: 郑斯竹 申请(专利权)人: 郑斯竹
主分类号: A01M1/02 分类号: A01M1/02
代理公司: 南京申云知识产权代理事务所(普通合伙) 32274 代理人: 邱兴天
地址: 215008 江苏省苏州*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 集虫器 挡虫板 漏斗 微型计算机 昆虫诱捕装置 实时在线监测 监测装置 扩散器 诱剂 诱捕 图像采集装置 计数装置 拍照功能 实时上报 远程监管 远程连接 自动实现 互联网 伞形罩 诱捕器 累加 连通 电源 管理
【说明书】:

发明公开一种基于互联网的实时在线监测昆虫诱捕装置,包括电源、监测装置、诱剂扩散器和挡虫板,在挡虫板上方设置伞形罩,在挡虫板下方连接漏斗,在漏斗的下方设置有集虫器,诱剂扩散器设置在集虫器外侧并与集虫器连通,在漏斗与集虫器之间设置连接有计数装置和图像采集装置的微型计算机,微型计算机与监测装置远程连接。本发明采用4G网络实现诱捕器的全天候远程监管管理,自动实现诱捕数据的累加计数及实时上报,并实现拍照功能。

技术领域

本发明属于昆虫诱捕器技术领域,具体涉及一种基于互联网的实时在线监测昆虫诱捕装置。

背景技术

在农业生产过程中,害虫防治是农作物品质和产量的重要影响因素,对害虫的识别和数量的信息的准确获取是害虫预测预报的首要工作,传统的害虫识别与计数应用人工识别法,田间调查法,诱集法等,人工识别与计数由于田间环境复杂、不稳定等因素存在识别率低、技术准确性差、田间任务劳动强度大、非实时性等缺点,已不能满足当前农田害虫发生严重情况的监测要求;田间调查法耗时费力,且数据的调查记录上报的环节多,监测人员的工作量大,主观因素影响大,数据应用的时效性差,影响害虫的准确预报预测,不能满足实际需求。随着计算机技术、微电子技术、互联网技术的发展,在农业中的应用也越来越多,给农业发展带来众多利好,目前害虫自动识别与计数技术主要有声音信号、图像技术、红外传感器等,但是单一的技术无法准确检测、实时共享昆虫信息,需要一种全天候工作、稳定性高,实时在线监测,方便共享的昆虫诱捕检测装置。

发明内容

发明目的:针对现有技术存在的不足,本发明的目的是提供一种基于互联网的实时在线监测昆虫诱捕装置。

技术方案:为了实现上述发明目的,本发明采用的技术方案如下:

一种基于互联网的实时在线监测昆虫诱捕装置,包括电源、监测装置、诱剂扩散器和挡虫板,在所述挡虫板上方设置伞形罩,在所述挡虫板下方连接漏斗,在漏斗的下方设置有集虫器,所述诱剂扩散器设置在集虫器外侧并与集虫器连通,在所述漏斗与集虫器之间设置连接有计数装置和图像采集装置的微型计算机,所述微型计算机与监测装置远程连接。

作为优选,所述计数装置为红外计数器。

作为优选,所述红外计数器包括6路计数电路,计数电路包括发射端和接收端,所述发射端为红外光敏电阻器,所述接收端包括接收电阻和电压比较器电路,所述接收电阻连接电压比较器的正向输入端。

作为优选,所述图像采集装置为微型摄像头,所述微型摄像头面向集虫器设置。

作为优选,在所述图像采集装置上设置红外补光灯。

作为优选,所述微型计算机为基于嵌入式Linux系统的Raspberry Pi,所述Raspberry Pi通过4G Internet网络与监测装置连接。

作为优选,所述监测装置为手机或者电脑,所述计数装置和图像采集装置与监测装置上安装的微信小程序APP连接,通过微信小程序APP实时在线监控诱捕情况。

作为优选,所述诱剂扩散器内设置有可拆卸的诱剂盒,所述诱剂盒内放置有诱剂。

作为优选,在所述伞形罩与漏斗之间的中心轴上设置有光源,所述挡虫板设置有若干块,所述挡虫板围绕光源均匀设置。

作为优选,所述电源为太阳能电池,所述太阳能电池与太阳能板连接,所述太阳能电池为微型计算机和光源供电。

有益效果:与现有技术相比,本发明具有以下优点:

(1)互联网+

采用4G网络实现诱捕器的远程监管管理。

(2)小程序全天候监控

采用微信小程序APP实时在线监控,小程序免安装,可自由分享。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于郑斯竹,未经郑斯竹许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810373773.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top