农情慧眼产品系统

本项目主要面向智慧农业与数字乡村领域。立项原因在于传统农业农田管理高度依赖人工巡田，存在人工成本高、数据采集滞后、病虫害发现不及时等痛点。本产品旨在解决传统农情监测效率低下及数据孤岛问题。业务背景处于农业数字化转型期，通过物联网技术，将农田环境数据与作物生长状态进行数字化、可视化，助力农业生产实现精准化、智能化的科学管理。

多源数据采集与处理模块：通过STM32与传感器采集田间温湿度等环境数据，经MQTT协议上报；利用Pandas进行时序数据清洗与特征聚合。

AI病虫害图像识别模块：基于OpenCV与YOLO算法，对采集的农作物图像进行病虫害智能识别。

多维度农情可视化看板：利用ECharts在HTML网页及小程序端实现数据可视化大屏展示，直观呈现农情研判结论。

智能告警推送模块：后端设定指标阈值规则，当监测数据异常时自动生成告警记录并推送，实现无人化值守。

作为前端负责人，我主要承担系统的前后端衔接与终端呈现工作。具体任务包括：基于Python Flask框架搭建系统后端服务，利用token调用底层传感器数据；负责开发并统一HTML网页端和小程序端的数据展示界面；使用ECharts开发多维度的农情可视化看板；同时参与多模态数据链路的联调，配合完成时序数据清洗及AI图像识别结果的融合输出，并实现了后端异常指标的自动告警推送逻辑。