本網訊（通訊員：劉慧）近日，我校人工智能目標檢測研究團隊王琦進教授的2021級碩士研究生胡雅婷以第一作者在SCI期刊《Electronics》在線發表了題為“MACNet: A More Accurate and Convenient Pest Detection Network”的研究論文（論文鏈接：https://doi.org/10.3390/electronics13061068）。據悉《Electronics》是國際知名期刊，JCR二區。

       該研究在農業害蟲檢測領域，針對農業害蟲數據集種類多樣性、小尺度特性、相似度高等挑戰，創新性地在YOLOv8算法框架上設計基于內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來解決問題。其中，CARMF采樣能夠獲取目標更豐富的特征信息，顯著提升模型的檢測與特征提取能力。同時，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際田間環境中。實驗證明改進的MACNet算法在標準農業害蟲數據集Pest24上獲得了良好的檢測性能，進一步證實目標檢測技術在復雜應用場景中的巨大潛力和實際價值。
       近年來，學校大力推行本科生與研究生的科研創新能力培養，積極引導學生的科研興趣，已取得了一系列成果。下一步團隊將繼續深入開展有效感受野理論與多模態等方法研究，并在醫療健康、農業蟲害監測等領域進行產業化應用。

（審核：邱國新 編輯：潘玲陽）