近日，我校互联网与通信学院张晓荣老师作为第一作者兼通讯作者，在国际人工智能领域顶级学术期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上发表了题为“Detecting fruit ripeness in the wild: A robust deep learning model and the comprehensive and diverse fruit ripeness benchmark”的原创性研究论文。《Engineering Applications of Artificial Intelligence》是国际人工智能及工程应用交叉领域的权威期刊，该期刊为中国科学院1区Top期刊，同时也是中国计算机学会（CCF）推荐的国际学术期刊。

在智慧农业领域，实现真实果园环境中水果成熟度的精准自动评估，对于农业自动化采摘具有重要意义。然而，现有的视觉检测技术面临着基础数据层面的困境：现有数据集要么在受控的实验室环境中采集，要么在真实野外场景中缺乏水果种类的多样性，难以满足通用型农业视觉模型的开发需求。针对这一行业痛点，张晓荣老师团队构建了涵盖多类别和真实野外复杂场景的大型综合性水果成熟度基准数据集。该数据集整合了18788张真实环境图片，包含12种水果的36个细粒度成熟度级别。在此数据集基础上，团队提出了一种专为细粒度成熟度分级设计的深度学习检测模型 MaturNet，为大规模水果成熟度的智能检测提供了坚实的数据基础和技术基线。

本项高质量研究成果的发表，是学校推动高质量科研产出的重要体现，彰显了我校教师在人工智能交叉学科领域的科研攻关水平。

（发稿：方继才 图片：张晓荣 审核：张涛 ）