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山东理工大学等单位李京谦、韩国涛、赵静、张帅领、谢欣妤、付姗姗、鲁力群、兰玉彬在《农业工程学报》2026年第42卷第9期发表论文。该研究提出基于改进YOLOv12n的向日葵成熟期盘腐病危害程度检测模型,首先将主干和颈部网络的C3K2模块替换为融合感受野注意力卷积(RFAConv)与坐标注意力机制(CA)的C3K2-RC模块;其次在颈部网络集成轻量级的上采样算子CARFAE;最后引入LSCSBD(lightweight shared convolutional separable batch normalization detection)检测头。试验结果表明,YOLOv12n-RCL模型的精确率、召回率、mAP0.5和mAP0.5-0.95分别达到83.4%、81.2%、84.8%和50.2%,较基准模型YOLOv12n分别提高3.8、3.2、3.4和4.0个百分点。

提出多特征与模糊结合残差LeNet的遥感影像棉花分类方法。

比较手工特征、深度迁移学习和量子兼容分类器对三个地区榛子图像的分类性能。

原文标题: Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding。作者: 徐启玉、郑波、钟上威（北京大学现代农业研究院、潍坊市科技创新促进中心、北京大学生命科学学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202602016。本文系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。重点阐述AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例，并针对跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足、复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。

提出轻量级WheatNet网络，实现复杂麦田麦苗检测与计数。

提出轻量级双路径网络DPMFNet，实现复杂农田场景下的作物病虫害高精度识别。

提出轻量级IoT-RiceMobileNet模型，实现水稻病害实时多类检测。

赵丽成、卢鑫羽、吴茜、任妮、周玲莉、程雅雯、胡安琦、戚超(江苏省农业科学院农业信息研究所/淮阴工学院)提出基于改进YOLOv10的轻量级串番茄成熟度目标检测模型LampCT-YOLO:在主干网络引入SegNeXt注意力机制,基于梯度的全局通道重要性方法LAMP通道剪枝显著压缩模型体积和计算复杂度。LampCT-YOLO对红熟早/中/晚期mAP分别达84.6%/89.5%/88.4%,应用LAMP通道剪枝后参数量和计算量分别减少63.07%和50.06%,推理速度提升23.1%;部署至自主研发的果蔬巡检机器人在边缘设备NVIDIA Jetson AGX Orin上达到9.1帧/s推理速度。