大豆与油料

提出YOLOv8-MST轻量算法，实现双粒花生播种实时检测与计数。

提出梯度增强轻量网络，用于复杂田间场景下花生叶部病害分割。

部署全季节事件驱动多智能体系统FAIRY，在大豆农场完成从起垄到存储的全流程评估。

提出几何感知网络Plant-GeoAT，实现3D植物点云器官身份解析与器官级表型分析。

提出可持续性感知数字孪生框架TSAFI-DT，用于印度花生产量预测与情景模拟。

用深度学习结合大规模环境数据预测县域大豆产量，并对比多种网络架构与传统模型。

用无人机多模态影像与基因型数据训练CNN，预测大豆八种种子成分。

用无人机多模态图像和CNN预测大豆八种种子成分，蔗糖精度最高。

提出波长感知的ViT-BandGate模型，利用多属性光谱成像检测山茶油掺假，实现高精度识别。

系统综述AI用于多尺度作物监测与大豆叶病诊断，提出FRI评估标准与报告协议。

开发了BioIMA桌面工具，实现生物图像表型标准化自动提取，无需训练模型。

提出物理-数据融合框架POSNH，用于花生冠层氮素含量遥感监测，降低样本依赖并提高泛化能力。

用离散元法研究大豆脱粒的相互作用机制并优化操作参数。

部署并评估了全季大豆农场的智慧农业智能体系统FAIRY，实现全流程农艺操作。

提出改进的Transformer-KAN模型，基于多时相遥感数据实现高精度、可迁移的大豆种植区制图。