近日，互联网与通信学院张晓荣老师，以第一单位第一作者及通讯作者身份在人工智能领域的国际顶级学术期刊《Expert Systems With Applications》（中国科学院1区Top期刊，2025年影响因子为7.5）和《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（中国科学院1区Top期刊，2025年影响因子为8.0）上发表两篇高水平研究论文。研究成果紧密围绕人工智能在产业一线的建设需求，不仅对生态监测、智能农业等领域具有重要应用价值，充分彰显了我校科研创新的强劲实力。

该研究聚焦解决复杂自然环境下野生浆果智能检测的难题，针对在无人机、边缘计算设备等资源受限平台上部署AI模型的挑战，独创性地提出了ForestBerryNet和WildB-YOLO两种新型深度学习框架。这两个模型通过创新的网络架构，实现了在极低的计算资源消耗下，对林间复杂背景下微小、被遮挡的浆果目标进行精准、高效的识别。实验证明，WildB-YOLO模型大小仅为1.5MB，相较于基准模型压缩了71.1%；ForestBerryNet模型参数量仅0.38M，计算量仅1.4G FLOPs。两个模型均在保持高检测精度的同时大幅提升了运行效率，为AI技术在野外复杂场景的实际应用提供了高效、可行的解决方案，更在“轻量化”人工智能模型设计这一前沿技术方向上做出了重要贡献。

学校将进一步鼓励和支持广大教师瞄准科技前沿，投身科研创新，深耕产业一线，做真科研、真做科研，产出更多高质量的学术和科研成果。（发稿：张涛 图片：张晓荣 审核：郑晓峰/徐生）