茶园害虫种类多、个体小、发生动态变化快，及时掌握害虫种群数量及发生趋势，是开展精准防控的重要基础。传统茶园虫情调查主要依赖人工田间调查或黄板诱集后人工识别，不仅耗时耗力，而且难以实现长期、连续和自动化监测。特别是黄板长期暴露在田间后，随着昆虫、灰尘及杂质不断积累，粘捕效果和图像质量都会下降，需要人工频繁更换，成为制约黄板智能监测长期应用的重要问题。

针对这一问题，农业智能感知与预测实验室吕军老师联合中国农业科学院茶叶研究所、杭州益昊农业科技有限公司，围绕茶园害虫监测中的"自动诱集—自动采图—智能识别—数量统计—动态分析"全过程，研发了一套基于自动更新黄粘膜与YOLOv8-TeaPest模型的茶园害虫智能监测系统。系统由黄粘膜监测自动化设备、AI模型、服务器和数据可视化平台组成，可实现害虫自动诱集、定时拍照、黄粘膜自动更新、图像无线传输、AI识别计数以及虫口数量变化趋势分析，形成从田间感知到虫情分析的完整监测链路。

杭州益昊农业科技有限公司作为该项研究的联合研发单位之一，参与相关技术研究。此次合作也是益昊农科推动智能装备与农业科研相结合的一次实践，通过产学研协同，让智能感知设备、人工智能识别与田间实际监测需求形成更加紧密的连接。

一张黄板，如何实现长期自动监测？

针对传统黄板需要人工频繁更换的问题，研究团队设计了能够自动更新粘虫面的黄板监测装置。设备集成工业相机、黄色粘虫膜、自动卷膜机构、太阳能供电、4G通信和控制单元，可按照预设时间自动采集黄板图像，并根据设定周期自动更新粘虫面。

图像采集频率可远程配置，最高可达每天10次。2025年多点田间试验中，12台设备单次部署连续自主运行24–27天，平均达到25.5天；累计完成306次自动换板，成功率达到100%。

黄板由传统的被动诱虫工具，进一步升级为能够自动更新、自动拍照和自动上传数据的田间虫情感知终端。

毫米级茶虫，AI如何"看得清"？

实现连续采图后，还需要解决毫米级害虫在高分辨率黄粘膜图像中的精准识别问题。研究主要针对茶小绿叶蝉（Empoasca onukii）、黑刺粉虱（Aleurocanthus spiniferus）和茶网蝽（Stephanitis chinensis）3种茶园重要小型害虫，其体长仅约1.0–4.0 mm。在4024×3036像素黄粘膜图像中，害虫目标所占面积非常小，给AI检测带来了较大挑战。

为此，团队构建了专门面向毫米级茶园害虫的YOLOv8-TeaPest检测模型。实验结果显示，模型Precision达到91.4%，Recall达到94.8%，mAP50达到94.8%，F1-score达到93.1%，模型参数量仅为2.87 M、计算量为7.6 G FLOPs。与基线YOLOv8n相比，Recall和mAP50分别提高59.1和36.3个百分点，表现出较好的微小害虫检测能力。

害虫识别示例：

不仅要"识别准"，还要真正服务田间监测

农业智能监测技术最终能否应用，关键还要经过真实田间环境检验。研究进一步利用2025年重庆和江西茶园采集的近千幅图像构建独立数据集，对模型在不同茶园环境中的泛化能力和鲁棒性进行验证。

田间试验结果表明，系统自动监测数据与标准人工调查结果呈显著正相关，并能够较准确地捕捉害虫发生高峰及连续种群变化趋势。这意味着，AI不仅能够回答"图片中是什么虫"，还可以进一步回答"田间有多少虫""虫口数量正在增加还是下降""什么时候出现发生高峰"等实际植保问题。

该研究将黄粘膜诱虫、自动换膜、高分辨率采图、无线传输、AI识别、自动计数和种群动态分析有机连接，形成一体化技术路线：

自动诱集 → 自动换板 → 自动采图 → 无线传输 → AI识别 → 自动计数 → 趋势分析

实现从"识别一张图"向"连续监测一块田"的拓展，为降低茶园虫情调查人工成本、提高监测频率和连续性，以及开展科学精准防控提供了新的技术支撑。

该成果已在多个地方茶园落地应用。从科研成果到实际农业生产场景，技术落地始终是智能农业研究的重要一环。作为联合研发单位之一，杭州益昊农业科技有限公司也将持续围绕茶园害虫智能监测、绿色防控及数字农业应用开展探索，推动相关技术成果与真实生产需求进一步结合，为农业生产提供更加实用的数字化、智能化技术支撑。

研究成果正式发表

An intelligent tea pest monitoring system for tea plantations based on YOLOv8-TeaPest and a yellow sticky-trap monitoring device

发表于

Journal of Integrative Agriculture

Available online

26 August 2026

DOI

https://doi.org/10.1016/j-jia.2026.08.021

浙江理工大学吕军老师为论文第一作者，中国农业科学院茶叶研究所边磊研究员为论文通讯。

关于益昊农科

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面向农业生产及科研应用场景，公司积极推进智能感知设备、物联网通信、人工智能识别与数字化管理平台的融合应用，并持续与农业科研院所、高校及产业合作伙伴开展技术交流与合作。

未来，益昊农科将继续坚持从实际农业场景出发，以技术创新推动科研成果与产业应用相结合，为农业生产中的智能监测、绿色防控和数字化管理提供更加实用的产品与技术支持。