#智能分拣

综述水下光学图像中的小目标检测，梳理问题、数据集、算法，并展望未来方向。

提出改进YOLOv8n模型SDSI-YOLO，实现鲜茶叶粘连叶簇的高精度检测。

设计基于YOLO11n的辣椒种子逐粒精检分选机，实现高通量在线检测与无损剔除。

提出一种结合深度学习和几何建模的猫姿态自动分析框架，从RGB图像提取临床可解释的姿态描述符。

《山西省智慧农业行动计划（2026—2030年）》细化落地举措，围绕丘陵山地特点推进智慧农业先行先试、智慧农（牧、渔）场建设与技术创新。全省坡耕地1686.66万亩、占耕地总面积29.06%，为此加强丘陵山区智能农机研发引进，开展丘陵山区杂粮农机具研究，组建省级智慧农业产业技术体系。

提出YOLOv8n-Light轻量化模型，实现橙橘柚三种柑橘果实泛化识别与定位，并部署于树莓派和采摘

综述花卉采摘智能机器人系统，涵盖视觉算法、末端执行器与运动规划策略。

江苏建湖粮库引入智能扦检一体机、平仓机器人与省级智慧管理平台，单车检测缩短至10分钟内，210个测温点实现低温绿色储粮，全省已汇聚近14万个传感器数据，以人工智能节粮减损、智慧储粮守护粮食安全。