四川农业大学在读硕士生以第一作者身份在一区Top期刊（IF=6.3）上发表研究成果

本文介绍了四川农业大学刘亚西教授团队在Smart Agricultural Technology上发表的研究，该研究提出了一种基于YOLOv8-MRF模型的小麦分蘖检测方法。研究背景是小麦作为全球重要粮食作物，其产量提升对粮食安全至关重要。传统的小麦分蘖检测方法效率低下且主观性强，而深度学习技术的应用为这一问题提供了新的解决方案。研究目的是开发一种快速、准确的小麦分蘖检测方法，以提高农业效率和精准度。研究结果表明，YOLOv8-MRF模型通过集成增强的多路径坐标注意力机制和感受野注意力卷积，显著提高了分蘖识别的准确性和速度。此外，该模型在复杂背景下的检测性能也得到了显著提升，显示出其在农业智能化发展中的潜力。