汕尾校区管委会学工办主任、行知书院副院长唐小煜指导数据科学与工程学院本科生向秋驰、黄晓宁开展农业虫害目标检测相关工作研究。近日，相关成果以“Yolo-Pest: An Insect Pest Object Detection Algorithm via CAC3 Module”为题，发表于传感器科学和技术领域国际重要学术期刊《Sensors》（中科院期刊分区表综合3区，分析化学2区）。本科生向秋驰、黄晓宁分别为论文第一、第二作者，唐小煜为通讯作者。
在传统农业中，虫害一直是影响农作物产量和质量的主要危害之一，如何对害虫准确并及时地识别，从而进行有效防治，对农业生产尤为重要。论文针对该问题提出一种适用于不同类别不同大小害虫识别的Yolo-Pest目标检测模型，将ConvNeXt块和SE注意力机制连接到该模型中，增加新型可控通道残差特征提取CAC3模块，丰富小目标的特征信息和位置信息，最终在预测目标类别和位置的特征上都有良好的检测精度、速度和鲁棒性，实现了对小目标害虫识别定位以用于农业虫情分析。该研究响应落实学校建设汕尾校区“华师所能、汕尾所需”基本原则，为汕尾数字农业农村发展行动计划贡献华师力量。
向秋驰和黄晓宁是行知书院实践创新基地深蓝工程师团队成员，该论文前期研究成果曾获“泰迪杯”数据挖掘大赛全国一等奖，已申请国家发明专利一项。相关研究工作得到物理与电信工程学院、电子与信息工程学院的实验资源支持，得到国家自然科学基金(62001173)、“攀登计划”广东大学生科技创新培育专项资金立项项目(pdjh2022a0131, pdjh2023b0141)、大学生创新创业计划项目(202351001)的资助。
论文链接：https://doi.org/10.3390/s23063221
作者/通讯员:黄晓宁 | 来源:行知书院 | 编辑:卢嘉裕
