近日，开云在线平台-开云网页版大数据与智能工程学院硕士研究生杨子毅（2022级系统科学专业）以第一作者身份，在国际权威期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院一区TOP期刊，202４ IF= 7.7）上发表题为“Plant recognition and counting of Amorphophallus konjac based on UAV RGB imagery and deep learning”的研究论文。鲁宁教授担任通讯作者，研究团队在胡坤融副教授、寇卫利教授、徐伟恒教授及王欢老师的指导下，成功利用无人机遥感与深度学习技术，首次实现了魔芋植株的高效自动识别与计数。
魔芋（Amorphophallus konjac）是我国西南地区重要的特色经济作物，其富含的葡甘露聚糖具有显著的保健价值。然而，传统人工计数方式效率低下、误差率高，难以满足规模化种植需求。针对这一难题，研究团队创新性地采用无人机RGB影像结合深度学习算法，构建了一套非侵入式、高精度的魔芋植株智能监测系统。研究对比分析了无人机原始RGB影像、正射影像及融合数据对识别效果的影响，发现多源数据融合策略可显著提升识别准确率，此外，团队在YOLOv5模型中引入注意力机制，进一步优化了检测性能。该研究不仅为魔芋种植的精准监测与产量预测提供了可靠的技术方案，也为其他作物智能识别研究提供了重要参考。
本研究得到了国家自然科学基金（32360435）和云南省农业联合专项（202101BD070001-059）的资助。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169925004582
（来源：大数据与智能工程学院/文/图：鲁宁/审核：梁志宏/初审：张冉/复审：冷瑾/终审：柏顺文/责任编辑：张冉）
