设计了一种基于嵌入式ARM9的低成本传感平台的粮库粮情智能监测系统,实现储粮温度、湿度和CO2等参数实时采集.采用格拉布斯算法处理剔除区域采样中的粗大误差,然后通过加权融合获得储粮安全数据信息,运用BP神经网络算法对数据进行训练和预测,建立了储粮安全级别霉变模型.研究结果表明,粮库内外气体环境差值作为粮情判定因子,系统预测的最大绝对误差为0.02,最大相对误差为5.56％,有效地降低了外界环境对粮情判定带来的影响.