随着物联网技术的应用与普及,智慧农业是未来农业发展的必经之路。相比发达国家,我国农业信息化发展水平存在严重不足。在农作物生长环境信息监测、病虫害监测及预防方面主要依赖人工实地考察,实时性、自动化程度不高。部分实现信息化采集的系统,数据汇总及分析有效性不足,难以实现数据驱动,诸多问题阻碍农业生产力发展。针对我国农业信息化服务现状,本文依靠传感器技术、物联网技术、数据加密技术、服务器分布式技术、手机APP软件设计、Web开发技术、数据库技术等,在实验室原有系统的基础上改进并实现了一套远程自动化、智能化、可视化的农业病虫害远程智能一体化监测系统,为当前的农业信息化建设提供了一套高可用的解决方案,弥补了部分不足。本文所研究的系统包括信息采集端、系统服务端、用户客户端三个子系统,主要研究内容如下:1.对信息采集端软硬件功能进行改进与实现。信息采集端的硬件选型及软件主流程设计实现已经在前期工作中完成,本文工作主要包括以下三点:一是对软件流程的改进,增加部分逻辑判断,优化逻辑流程,增强系统稳定性;二是将基于时间戳的一次性密码（Time-based One-Time Password,TOTP）算法与AES加解密算法进行结合,使得采集端与服务器之间密钥无需传输的情况下实时更新且保持一致;三是对硬件集成过程中的电磁干扰问题进行分析解决,通过测试,选取合适的屏蔽线解决电磁干扰问题,提高了系统的电磁兼容性,保证了系统的稳定运行。2.对系统服务端进行了重新设计与实现。首先,引入了高可用、分布式的消息队列结构,改进后的系统服务端由采集端服务器、客户端服务器及两者之间的消息队列三部分组成,分别起到为客户端提供服务、为采集端提供服务和为两服务器之间建立缓存通道的作用。首先,设计实现了采集端服务器,与信息采集端建立长连接并实现信息采集端到消息队列的映射;其次,对原有客户端服务器进行改进,实现用户客户端到消息队列的指令映射,实现为用户客户端提供不同时间粒度查询功能的接口函数、参数解析函数、数据库查询函数等。3.对用户客户端软件进行设计、改进与实现。首先,结合客户端服务器实现的接口函数,在Web客户端增加了不同时间粒度数据查询及图表显示功能。其次,设计实现了基于Objective-C的i OS App,在功能上实现用户登录、设备绑定/解绑、参数设置、视频查看及云台控制、数据查询及图表显示。4.设计并实现了基于Res2Net卷积模块和YOLOv3网络的叶子病害图像检测算法,针对葡萄黑腐病叶片图像进行了训练及测试,并将训练后的模型部署在本系统服务器。保证了较高检测精度下的高效率,满足系统需求。