近日，信息经济所农业信息与人工智能团队在《Smart Agricultural Technology》（中科院二区，IF=5.7）上发表了题为“CEF-enhanced YOLOv11n: An efficient framework for small object detection of young Redlove apple in orchards”的研究论文。

该研究基于YOLOv11网络，从网络架构、注意力机制和检测头等方面对网络进行改进，对幼年时期红色之爱的苹果进行检测。模型实现了90.8%的精确率（P）、84.8%的召回率（R）和92.4%的平均精度均值（mAP），分别比基线网络高出2.1%、0.5%和1.3%。此外，计算成本也有所降低，GFLOPs从6.3下降至5.3。这些发现表明，所提出的模型在检测红爱苹果幼果方面表现出色，尤其是在小目标和遮挡条件下，从而有助于推动红爱苹果果园自动化、智能化管理系统的开发。 

信息经济所为第一完成单位和通讯单位，樊阳阳为第一作者，王帅和赵佳为共同通讯作者。该研究得到了山东省自然科学基金、农业农村部区块链农业应用重点实验室开放基金的资助。（撰写：樊阳阳  审核：封文杰）

论文链接:https://doi.org/10.1016/j.atech.2026.102130