本网讯（通讯员：刘慧）近日，我校人工智能目标检测研究团队王琦进教授的2021级硕士研究生胡雅婷以第一作者在SCI期刊《Electronics》在线发表了题为“MACNet: A More Accurate and Convenient Pest Detection Network”的研究论文（论文链接：https://doi.org/10.3390/electronics13061068）。据悉《Electronics》是国际知名期刊，JCR二区。
该研究在农业害虫检测领域，针对农业害虫数据集种类多样性、小尺度特性、相似度高等挑战，创新性地在YOLOv8算法框架上设计基于内容感知的多重特征重组采样策略CARMF与分布移位式卷积技术来解决问题。其中，CARMF采样能够获取目标更丰富的特征信息，显著提升模型的检测与特征提取能力。同时，采用分布移位式卷积有效降低模型体积，使其更适合部署在实际田间环境中。实验证明改进的MACNet算法在标准农业害虫数据集Pest24上获得了良好的检测性能，进一步证实目标检测技术在复杂应用场景中的巨大潜力和实际价值。
近年来，学校大力推行本科生与研究生的科研创新能力培养，积极引导学生的科研兴趣，已取得了一系列成果。下一步团队将继续深入开展有效感受野理论与多模态等方法研究，并在医疗健康、农业虫害监测等领域进行产业化应用。
（审核：邱国新 编辑：潘玲阳）
