本網(wǎng)訊（通訊員：劉慧）近日，我校人工智能目標(biāo)檢測(cè)研究團(tuán)隊(duì)王琦進(jìn)教授的2021級(jí)碩士研究生胡雅婷以第一作者在SCI期刊《Electronics》在線發(fā)表了題為“MACNet: A More Accurate and Convenient Pest Detection Network”的研究論文（論文鏈接：https://doi.org/10.3390/electronics13061068）。據(jù)悉《Electronics》是國(guó)際知名期刊，JCR二區(qū)。

       該研究在農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)檢測(cè)領(lǐng)域，針對(duì)農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)數(shù)據(jù)集種類多樣性、小尺度特性、相似度高等挑戰(zhàn)，創(chuàng)新性地在YOLOv8算法框架上設(shè)計(jì)基于內(nèi)容感知的多重特征重組采樣策略CARMF與分布移位式卷積技術(shù)來(lái)解決問(wèn)題。其中，CARMF采樣能夠獲取目標(biāo)更豐富的特征信息，顯著提升模型的檢測(cè)與特征提取能力。同時(shí)，采用分布移位式卷積有效降低模型體積，使其更適合部署在實(shí)際田間環(huán)境中。實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的MACNet算法在標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)數(shù)據(jù)集Pest24上獲得了良好的檢測(cè)性能，進(jìn)一步證實(shí)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中的巨大潛力和實(shí)際價(jià)值。
       近年來(lái)，學(xué)校大力推行本科生與研究生的科研創(chuàng)新能力培養(yǎng)，積極引導(dǎo)學(xué)生的科研興趣，已取得了一系列成果。下一步團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)深入開(kāi)展有效感受野理論與多模態(tài)等方法研究，并在醫(yī)療健康、農(nóng)業(yè)蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

（審核：邱國(guó)新 編輯：潘玲陽(yáng)）