近日，2023级电子信息专业硕士研究生张东园以第一作者身份，在国际人工智能与工程交叉领域期刊《EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence》（中科院一区TOP，IF=8.02）发表研究论文《ALightweightDetectionModelforGreenNavelOrangesinNaturalEnvironments》。导师李秋生教授为通讯作者，赣南师范大学为唯一完成单位。
论文针对赣南脐橙幼果期“青皮果”在自然环境中小目标、低对比度、难识别，以及现有模型复杂度高、难以在边缘设备部署等瓶颈，提出全新轻量化检测模型MNC-YOLO。该方法在改进YOLOv5s的基础上，引入多尺度通道重校准与动态深度可分离卷积，参数量削减62%，计算量降低59%，[email protected]仍达91.3%，实现精度与效率双赢。田间试验显示，模型可在JetsonNano边缘终端30fps实时运行，为果园早期产量预估、精准疏果提供低成本、可推广的AI方案。
此次成果由我校“智能感知与信息处理”团队指导完成。团队长期聚焦“信号—图像—数据”融合创新，在雷达信号处理、计算机视觉、生理信息处理等方向持续发力，先后获国家及省部级项目资助，助力学校电子信息学科建设和赣南特色农业智能化升级。
