近日，信息技术系黄艺坤老师（福建农林大学2023级博士生）以第一作者身份，在计算机与农林科学领域国际著名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》发表题为“Accurate localization of fruit targets and picking points with multi-dimensional attention and dynamic upsampling”（基于多维注意力和动态上采样的果实目标和采摘点精确定位）的研究论文。该成果为智慧农业领域果蔬自动化采摘技术突破提供关键支撑，充分彰显了我系教师在跨学科科研领域的扎实功底与创新能力。

《Computers and Electronics in Agriculture》是中国科学院一区Top期刊，更是全球唯一在“农业综合”与“计算机：跨学科应用”双领域登顶一区的SCI期刊。2025年该期刊影响因子达8.9，在“农业综合”学科的89本期刊中排名第1，其学术地位与行业影响力备受认可。本次研究由黄艺坤老师作为第一作者，福建农林大学李景虎教授、陈日清教授担任共同通信作者，研究团队核心力量依托福建农林大学农业人工智能研究院具身智能课题组。

针对复杂农业环境中果实形态多变、采摘点区域微小、遮挡及背景干扰强等行业痛点，该论文提出基于多维注意力与动态上采样的MDAD-YOLO检测模型。该模型通过三大核心技术突破实现性能跃升：一是在特征增强阶段耦合区域感受野注意力与通道—空间联合注意力，显著提升对果实及采摘点的跨尺度、跨通道感知能力；二是在颈部结构引入坐标注意力，并采用动态像素重组替代传统插值，有效提高果梗等细粒度结构的空间定位精度，同时完整保留上采样过程中的细节信息；三是通过级联自适应细粒度通道注意与位置敏感注意，实现通道依赖关系的多层级建模，协同强化空间上下文表征。实验在辣椒和茄子跨数据集中，成功克服多种果实姿态与不同光照条件的影响，性能与精度均达到领域内当前最佳水平（SOTA）。

该研究成果为高效、精准的果蔬自动化采摘提供了核心视觉感知方案，可直接破解农业生产中劳动力短缺、成本上升的关键问题。未来，相关技术可集成至农业机器人或智能采摘装备，广泛应用于温室、果园等复杂场景，为推动智慧农业落地发展注入强劲动力。

黄艺坤老师长期深耕具身智能、计算机视觉等研究领域，科研成果丰硕。除本次发表的论文外，他还以第一作者身份在《Frontier in Plant Science》等国际知名期刊发表多篇学术论文，其持续产出的高质量研究成果，为信息技术系学科建设与科研创新发展注入了重要活力。