一种寄生蜂释放装置和释放方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119366490A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411826743.4

    申请日:2024-12-12

    Abstract: 本发明公开了一种寄生蜂释放装置和释放方法,装置包括一体式设计的顶部区和放置区;顶部区由第一顶板、第二顶板、侧封板构成,放置区由第一侧板、第二侧板、第三侧板、第四侧板和底板构成,寄生蜂释放装置上设置有透气孔和释放孔,各个板之间设置有折痕。该装置收纳简单便捷且功能全面,既可以避免其它生物侵害,又可以防止日晒和雨淋。本发明的释放方法在寄生蜂羽化后,经过充分交配和补充营养再拿到田间释放,可以使产卵前期较长的寄生蜂在放到田间后就发挥寄生控害效果,避免了寄生蜂羽化后至产卵期间受不良条件的影响导致的损失,有效提高寄生蜂田间应用效果。

    一种捕食螨饲养装置及其饲养方法

    公开(公告)号:CN103238569A

    公开(公告)日:2013-08-14

    申请号:CN201310176080.1

    申请日:2013-05-13

    Abstract: 本发明公开了一种捕食螨饲养装置,包括盒体,该盒体上开设有开口,且该开口封设有纱网,该开口具有一调整该开口大小的活动盖机构。同时也公开了一种捕食螨饲养方法,包括以下步骤:步骤一,将饲料用蒸汽加热消毒,并密封冷却;步骤二,将冷却后的饲料装入捕食螨饲养装置中,并向该饲料中接入种螨;步骤三,完成接种后,放进培养室进行发育培养,发育培养温度为20-30摄氏度。而且该装置和方法有效的解决了现有技术存在的饲养过程操作复杂且成本高的问题。

    基于环境模拟的天敌昆虫螳螂饲养管理方法

    公开(公告)号:CN119655228A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411981496.5

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明涉及基于环境模拟的天敌昆虫螳螂饲养管理方法,属于螳螂饲养管理技术领域,本发明通过构建环境调控能力预测模型,从而通过环境调控能力预测模型预测每一环境调控设备类型在预设时间之内的环境调控能力数据,并获取预设时间之内天敌昆虫螳螂的栖息庇护所内的生活环境数据,最后根据预设时间之内天敌昆虫螳螂的栖息庇护所内的生活环境数据以及预设时间之内的环境调控能力数据进行环境模拟,并监测天敌昆虫螳螂的栖息庇护所内的异常状态。本发明通过根据天敌昆虫螳螂适宜生存的生活环境数据信息对天敌昆虫螳螂的栖息庇护所内的生活环境数据进行环境模拟,能够提高天敌昆虫螳螂在养殖中的存活率,降低养殖成本。

    一种繁殖释放卡、对折式繁殖释放卡及使用方法

    公开(公告)号:CN109769754B

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN201910222313.4

    申请日:2019-03-22

    Abstract: 本发明公开了一种繁殖释放卡、对折式繁殖释放卡及使用方法。所述繁殖释放卡,卡片本体的上方为开孔区,卡片本体的下方为用于粘附平腹小蜂寄生卵的粘卵区,卡片本体上还设置有通向挂孔的快撕线,快撕线穿过所述卡片本体的重心;所述对折式繁殖释放卡,第一卡体与第二卡体为上述繁殖释放卡,两个卡体的快撕线相连,两个卡体沿对折线对折;上述繁殖释放卡的使用方法包括繁殖释放卡的制备和繁殖释放卡的田间应用。本发明提供一种繁殖释放卡、对折式繁殖释放卡及使用方法,其在现有的繁殖释放卡上进行了改进,可以提高卡片本体在果树枝条上的悬挂稳定性,并且有效简化平腹小蜂的释放过程。

    一种赤眼蜂释放溶液的释放方法

    公开(公告)号:CN103238568B

    公开(公告)日:2015-04-22

    申请号:CN201310176079.9

    申请日:2013-05-13

    Abstract: 本发明公开了一种赤眼蜂释放溶液,赤眼蜂释放溶液为聚丙烯酸钠溶液,含量为每1000毫升水中放入0.5-2.5克聚丙烯酸钠。本发明还公开了一种赤眼蜂释放溶液的释放方法,包括以下步骤:步骤一,配制赤眼蜂释放溶液;步骤二,用智能无人直升机运载所述药液罐;步骤三,田间洒放。本发明改变了传统人工寄放释放器或放蜂器的方式,从而极大的提高了工作效率和降低了劳动强度,且易于推广,具有广阔的应用前景。

    基于深度学习的荔枝蒂蛀虫为害叶片检测方法及系统

    公开(公告)号:CN118537608B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202410730191.0

    申请日:2024-06-06

    Inventor: 郭义 赵灿 宋子伟

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的荔枝蒂蛀虫为害叶片检测方法及系统,包括以下步骤:首先,获取目标季节中不同荔枝种植区域的荔枝叶片图像数据,并对其进行特征提取,得到荔枝叶片特征数据。然后,基于聚类算法对这些特征数据进行聚类操作,确定荔枝蒂蛀虫为害叶片的检测代表区域,并在预设时间段获取该区域的实时荔枝叶片图像数据。接着,利用深度学习算法对实时图像数据进行侵害症状检测,得到预设时间段内的侵害症状变化数据。根据这些变化数据,预测荔枝叶片的受害发展趋势,最终形成荔枝叶片受害程度预测结果,并制定相应的防治措施。本方法通过深度学习与聚类算法相结合,提高了荔枝蒂蛀虫为害叶片检测的准确性和防治效果。

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