近日，自动化研究所智能网联实验室研究生杨逍瑶在国际期刊Scientific Reports上发表研究论文，题目为Lightweight and efficient deep learning models for fruit detection in orchards。自动化研究所研究生杨逍瑶为第一作者，自动化研究所李研强研究员为通讯作者，齐鲁工业大学（山东省科学院）为第一署名单位。

      本文研究了在复杂的果园环境中准确识别果实并高效部署在自动采摘设备运行的问题。尽管这一问题近年来备受关注，但考虑实际应用场景的复杂环境时，该问题仍未得到彻底解决，本文旨在研究密集目标、遮挡和自然环境在实际应用场景中的影响。为此，本文构建了一个包含不同场景的数据集，并提出了一种实时轻量级检测网络--ELD。本文提出全新的注意力机制并以此构建特征提取网络作为创新解决方案，解决了特征提取和分类问题。通过重组特征融合网络并优化损失函数等方法增强模型鲁棒性。采用知识蒸馏的策略平衡精度、模型参数以及检测速度。上述理论成果，在算力有限的设备上达到了良好的性能平衡。通过大量实验对比证明了所提方法的有效性和优势。
      Scientific Reports是综合性国际期刊，期刊最新影响因子3.8，WOS期刊SCI分Q1，为中科院二区期刊。