嵌入式项目开发：智慧农业大棚检测与虫害识别系统

语言技术
C++、Python、HTML5系统类型
Windows行业分类
开发工具

传统农业面临的困境、随着全球人口持续增长和耕地资源日益紧张，农业生产面临前所未有的挑战：
环境因素复杂多变：气候变化频繁，极端天气增多，影响农作物正常生长；
病虫害频发：缺乏及时有效的监测手段，导致虫害蔓延、农药滥用；
劳动力短缺：农村人口老龄化严重，传统人工巡田效率低、成本高；
管理方式粗放：依赖经验种植，缺乏科学依据，造成水肥浪费、产量不稳定；
食品安全问题突出：农药残留超标、土壤污染等问题影响农产品品质。

现代农业发展的新趋势、为应对上述问题，农业正加速向智能化、数字化、精准化方向发展：
智慧农业兴起：通过传感器、无人机、人工智能等技术实现农业生产的智能感知与决策；
物联网技术应用广泛：实时采集农田环境数据，远程控制灌溉、施肥、喷药设备；
AI图像识别助力虫害防治：利用深度学习模型自动识别病虫害，提升防治效率；
绿色可持续发展理念普及：减少化学投入，保护生态环境，推动生态农业发展。

本系统的提出背景、在这一背景下，构建一套基于物联网的农作物生长检测与虫害预警系统具有重要意义：
利用多种传感器对空气温湿度、土壤温湿度、pH值、盐分等关键参数进行实时监测；
结合摄像头与深度学习算法，实现叶片虫卵及虫害的早期识别与预警；
系统支持远程访问与设备联动控制，提升农业管理效率与自动化水平；
有助于实现精准农业、绿色农业、数字农业的目标，推动农业高质量发展。

• 基于 ESP32-S3 与 ESP-IDF 框架，利用 FreeRTOS 任务调度，驱动 BH1750 及 DHT11 传感器实时采集大棚温湿度与光照数据。
• 设计边缘报警策略（光照小于100lx 触发蜂鸣器），通过 UART 将数据透传至 Flask 后端，并利用SQLite 实现数据存储与管理。
• 开发 Web 可视化仪表盘，实现环境数据实时监控、历史曲线展示及虫害识别功能，提升了系统的自动化与交互体验。
• 优化传感器通信协议，通过软件校验机制解决数据丢包问题，确保系统 24 小时稳定运行。