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科研传捷报：昆明城市学院教师研究成果登上SCI 在农业智能检测领域取得新进展
近日，昆明城市学院数据科学与工程学院车文刚教授、李亚东团队联合昆明理工大学、江南大学研究团队在国际权威SCI期刊《Sensors》（ISSN 1424-8220）上发表了题为《Tea Disease Detection Method Based on Improved YOLOv8 in Complex Background》的研究论文。此项成果实现了学校教师在SCI学术期刊上发表论文“零的突破”，标志着昆明城市学院在计算机视觉与农业智能检测交叉研究领域取得重要进展。
茶叶病害严重影响茶叶品质与产量，传统依赖人眼的鉴别方式效率低、主观性强。车文刚教授、李亚东副教授联合昆明理工大学、江南大学研究团队针对茶园环境中常见的叶片遮挡、光照不均、病斑区域小等挑战，对当前先进的YOLOv8模型进行多项创新性改进：提出SSPDConv卷积模块增强复杂背景下的全局感知能力，设计ESPPFCSPC结构优化多尺度特征提取，并引入MPDIoU损失函数提升小目标定位精度。实验结果表明，YOLO-SSM在自建茶叶病害数据集和公开数据集上分别达到89.7%和68.5%的mAP（平均精度均值），较原模型提升3.9%和4.3%，同时模型推理速度达到164.3 FPS，兼顾了实时性与准确性，适用于移动设备与边缘计算部署场景，具有较高的工程应用价值。
昆明城市学院始终坚持“科研强校”战略，近年来持续加大科研投入，完善激励机制，积极推动科研工作高质量发展。此次SCI论文的成功发表，是学校科研战略推进的一项具体成果，标志着学校整体科研水平迈上新台阶，也为学科建设与人才培养注入了新的动力。
据悉，《Sensors》是MDPI出版社旗下的一本知名开放获取期刊，自2001年创刊以来，持续专注于传感器科学与技术领域，涵盖从基础研究到应用实践的全方位内容。该期刊发表了众多高质量的研究成果，在学术界与工业界均享有广泛的影响力和重要的学术地位。
来源：昆明城市学院
作者：蔡瑞琦
编辑：高丹阳
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