当前位置: 首页 > ai >正文

智慧农业新视界:视频监控管理平台如何赋能现代农业

引言:当农业遇上“智慧之眼”

今天是2025年4月18日,农历三月廿一,正值春耕关键期。在江苏某智慧农场,管理员通过手机远程调阅大棚内的实时画面:传感器显示温湿度异常,系统自动触发报警,视频监控平台同步推送病虫害特写镜头——这一切的幕后功臣,正是视频监控管理平台。随着农业4.0时代到来,传统“看天吃饭”已升级为“用数智治田”,而视频监控技术正成为智慧农业的“中枢神经”。
在这里插入图片描述

一、智慧农业的痛点与视频监控的破局

1. 生产管理粗放→精准化管控

场景应用:通过高清摄像头+AI分析,实时监测作物长势、土壤墒情、畜禽行为(如母猪产仔预警)。
案例:新疆棉花田通过热成像摄像头识别灌溉盲区,节水30%。

2. 灾害响应滞后→主动防御

平台整合气象数据与视频联动,暴雨前自动关闭大棚,冰雹灾害中无人机巡检画面直传指挥中心。

3. 人力成本高昂→无人化运维

夜间红外监控替代人工巡逻,AI识别偷盗或野生动物入侵,推送告警至农户手机(如2024年山东苹果园防盗案例)。

二、视频监控管理平台的核心功能落地

1. 多维度数据融合:从“看得见”到“看得懂”

  • 智能分析模块:
    • 病虫害识别(如稻飞虱检测准确率98%);
    • 牲畜健康评估(通过运动轨迹分析疫病风险)。
  • 可视化大屏:整合物联网传感器数据,生成作物生长曲线与视频画面叠加报表。

2. 全链路追溯:食品安全的新防线

  • 从种植到冷链运输,视频记录全程可回溯(如某有机蔬菜品牌通过区块链+视频流提升消费者信任度)。

3. 应急指挥一体化

  • 突发疫情时,平台可快速划定电子围栏,调取疫区监控并联动无人机喊话疏散。

三、未来展望:视频监控平台的“农业+”生态

  • 5G+VR远程农技指导:专家足不出户即可“沉浸式”诊断田间问题。
  • 数字孪生农场:视频数据驱动虚拟模型,预演不同种植策略效果。
  • 碳汇监测:通过多光谱摄像头测算作物固碳量,助力绿色认证。

四、让每一寸土地都被科技守护

在智慧农业的蓝图中,视频监控已超越安防范畴,成为生产决策的“智慧大脑”。截至2025年,全国超60%省级农业产业园部署了视频监控管理平台——这不仅是技术的胜利,更是对人类千年农耕文明的全新致敬。

五、智联视频超融合平台介绍

  • 智联视频超融合平台通过GB/T28181-2011/2016/2022、国网B接口、RTSP、RTMP、ONVIF、GB/T35114、GA1400、海康大华SDK/API等方式,接入海康、大华、宇视等各个厂家的摄像机、录像机,接入直播手机,接入下级平台,提供web客户端进行视频预览、录像回放、配置管理和智慧运维。
    在这里插入图片描述

  • 提供标准RESTful格式的HTTP API,提供web播放器demo,满足二次开发需求。同时支持将音视频数据等转发成各种通用标准的流媒体协议,方便第三方客户端调用展示。

  • 支持按照GB/T28181-2011/2016/2022、国网B接口、GB/T35114、GA1400等协议对接到上级平台,包括智联视频云平台和第三方平台。支持普通级联,多级级联,混合级联等多种级联方式。在这里插入图片描述
    智联视频超融合平台目前已经在电力、公安、交通、教育、医疗、物联网、智慧城市、智慧园区等多个行业得到了广泛应用。在电力行业,智联视频超融合平台已经在全国多个省区二十多个地市部署,在上百个变电站和集控中心接入了十多个厂家的摄像机、无人机、录像机和平台,视频接入总数接近十万路,持续为电力行业贡献力量。在公安行业,已经参与过多个二十万路以上视频的项目,稳定性和安全性都得到了充分的验证。

http://www.xdnf.cn/news/427.html

相关文章:

  • Trae,字节跳动推出的 AI 编程助手插件
  • TensorFlow 实现 Mixture Density Network (MDN) 的完整说明
  • JavaScript 回调函数详解
  • spring三级缓存如何解决循环依赖问题
  • 数量关系 多级数列1
  • 文档内容提取以及合成
  • 卸载Anaconda并保留虚拟环境,重装Anaconda并还原之前的虚拟环境
  • [Swift]pod install成功后运行项目报错问题error: Sandbox: bash(84760) deny(1)
  • 老年保健与管理实训室建设要点:设备选型与技术应用关键
  • ELK日志系统
  • 卷积神经网络基础(二)
  • Redis-分布式锁
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第46天:自动化模型设计(二)
  • n8n 中文系列教程_02. 自动化平台深度解析:核心优势与场景适配指南
  • 【Linux】软件管理机制和软件安装
  • Python 赋能区块链教育:打造去中心化学习平台
  • 【专刷】滑动窗口(一)
  • CasualLanguage Model和Seq2Seq模型的区别
  • Day2—3:前端项目uniapp壁纸实战
  • MCP 协议——AI 世界的“USB-C 接口”:解锁智能协作的新时代
  • Linux(autoDL云服务器)mamba-ssm环境安装——一次成功!
  • [Java EE] Spring AOP 和 事务
  • 2025.04.19-阿里淘天春招算法岗笔试-第三题
  • C++——异常
  • 【正则表达式】正则表达式使用总结
  • QML动画--ParallelAnimation和SequentialAnimation
  • 《AI大模型应知应会100篇》第27篇:模型温度参数调节:控制创造性与确定性
  • springboot--web开发请求参数接收注解
  • QML Label 组件
  • sqlilabs-Less11 POST注入