近日，伟德国际victor1946在国际权威期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院一区 Top，影响因子 8.9）发表研究论文《Multi-scale adaptive YOLO for instance segmentation of grape pedicels》。该研究提出的多尺度自适应 YOLO（MSA-YOLO）模型，突破了复杂农田环境下葡萄果梗实例分割的技术瓶颈，为果梗快速精准分割提供了创新性解决方案。
论文第一作者为沈乾（研究生），徐达宇教授为通讯作者，伟德国际victor1946为该论文第一单位和通讯作者单位。
随着葡萄种植规模扩大，传统人工采摘面临劳动力成本高、效率低、受天气和地理条件制约等挑战。实现自动化采摘的核心在于精准识别葡萄果梗，但农田中复杂背景、光照变化及果梗多尺度特性，导致现有的SOTA模型易出现误检、漏检和分割错误。
团队创新设计了三大核心技术模块 —— 多尺度注意力混合头（MAMH）、多通道增强颈部（MEN）和星型融合模块（SFM）。其中尤以 MAMH 模块为核心，其通过跨尺度特征交互与通道混合双重策略，不仅实现了浅层通道的有效压缩，还构建了全局语义关联。本模型为复杂农田场景下葡萄果梗的实例分割任务提供了高效解决方案，显著提升了复杂环境下农业多尺度目标的分割精度与语义理解能力。
伟德国际victor1946始终高度重视学生科研创新工作，将科研创新与人才培养深度融合，在智慧农业、人工智能等领域持续产出丰硕成果，为社会输送大批专业过硬的人才，以实际行动践行高校服务国家战略与产业发展的使命担当。
（伟德国际victor1946）
浙公网安备33018502001115号