传统的害虫监测主要依靠人工监测,耗费大量的人力物力,效率低。近年来,随着物联网技术的飞速发展,涌现出一批自动化监测设备,主要运用红外线自动监测技术,由于设计缺陷即虫体仅为单面拍照识别并统计害虫数量,导致误计、漏记,监测结果不准确,缺乏说服力。本文针对这些问题,运用图像识别技术,设计了一种重要农业害虫桃蛀螟智能正反面双向双拍虫情测报灯,构建了桃蛀螟的自动监测系统。在数据处理方面,主要利用神经网络识别模型,通过正反双向采集的虫体高清图像进行识别分析,得出图像中桃蛀螟的数量,进而汇总得出其发生动态数据,并结合区域小型气象站的气象信息(如温湿度、降雨量)进行关联分析,实现虫情精准监测预警的功能,以指导及时用药,将害虫控制在经济受害水平之前,减少杀虫剂的大量使用,提高农作物产量与品质,确保农作物的绿色生产。该系统的构建也为今后害虫自动精准监测提供了技术借鉴。构建的新的桃蛀螟自动监测系统打破了传统自动监测设备的不精准现状,通过对桃蛀螟图像的正反面识别,并结合与气象因子的关联性分析快速高效地分析出虫情发生动态,实现了桃蛀螟的自动监测和预测,也为其他害虫自动精准监测技术的应用提供了借鉴。