集成虫情实时监测与温湿协同调控的智能系统，是现代粮库向绿色、生态、智能化转型的核心装备。害虫侵害与霉变（主要由高温高湿引起）是两大主因。传统粮库管理依赖人工巡检与周期性熏蒸，存在预警滞后、用药粗放、能耗较高、安全隐患等问题。随着物联网、人工智能、自动化控制等技术的发展，构建智能化、精准化的粮情测控系统已成为保障储粮安全、提升管理效率的必然选择。

    1.系统总体架构

    智能粮情测控系统通常采用“感知层-传输层-平台层-应用层”的四层架构。

    感知层：由部署在粮堆内部及仓内空间的各类传感器构成，包括数字式温湿度传感器、害虫诱捕监测终端、CO₂气体传感器等，形成三维立体监测网络。

    传输层：通过粮库内部有线（如工业以太网）或无线（如LoRa、ZigBee）通信网络，将感知数据稳定传输至控制中心。

    平台层（数据处理与模型中心）：部署服务器与数据库，进行数据存储、清洗与分析。该层集成了害虫识别算法、粮堆热湿耦合传递模型、虫害风险预测模型等核心算法。

    应用层：面向管理人员的可视化监控平台与智能控制终端，实现实时数据展示、预警报警、报表生成，并下达调控指令。

    2.虫情智能监测子系统

    2.1监测原理与技术：该系统摒弃了仅依赖人工抽查的落后方式，采用自动诱捕与图像识别相结合的技术。害虫诱捕装置（如信息素诱捕器、震动筛分式陷阱）定时将捕获的害虫输送至高清摄像单元，拍摄多角度图像。

    2.2害虫识别与计数：图像经由边缘计算设备或云端平台，运用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）进行害虫种类的自动识别与数量统计。算法需针对主要储粮害虫（如玉米象、谷蠹、赤拟谷盗等）进行专项训练，识别准确率可达95%以上。

    2.3动态分析与预警：系统不仅记录瞬时虫口密度，更通过时间序列分析，绘制害虫种群动态变化曲线。结合温度、湿度数据，利用生态学模型预测害虫发育速率与暴发风险，实现从“事后灭杀”到“事前预警”的转变。当虫口密度超过安全阈值或监测到检疫性害虫时，系统自动发出分级预警。

    3.温湿度智能控制子系统

    3.1控制目标与策略：该子系统的核心目标是维持一个低温（或准低温）、干燥、均匀的粮堆环境。控制策略基于“监测-分析-决策-执行”的闭环。

    温度控制：通过粮堆内部温度场实时监测，当局部或整体温度异常升高（如因害虫活动、微生物呼吸或外界热传导）时，系统可自动启动谷物冷却机进行制冷通风，或选择在夜间低温时段启动智能通风系统引入冷空气降温。

    湿度控制：通过监测粮堆水分与仓内湿度，当湿度超过设定安全范围时，系统可启动除湿机或选择在低绝对湿度时段进行缓速通风，以平衡粮堆水分、防止结露。

    3.2智能联动与优化：系统的高级功能在于温湿度调控与虫害防治的协同。例如，当虫情预警达到一定级别，系统可自动建议或触发“环流熏蒸”模式：在仓房密闭前提下，启动环流风机使熏蒸气体（如磷化氢）均匀分布，同时密切监控仓内气体浓度与温湿度，确保熏蒸效果并保障安全。此外，系统能基于历史数据与天气预报，优化通风启停时间，实现节能降耗。

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未来，随着5G传输、数字孪生、高光谱成像等技术的融入，系统将朝着预测更前瞻、控制更精细、决策更自主的方向发展。通过构建粮库数字孪生体，可在虚拟空间中模拟和优化各种调控方案，最终实现全生命周期、全要素的智慧粮库生态管理。