近日，中国科学技术信息研究所举办了“2022年中国科技论文统计报告发布会”，会上公布了2021年度“领跑者5000—中国精品科技期刊顶尖学术论文”（简称F5000）入选名单，我院农业信息技术研究所研究生杨国国为第一作者指导教师鲍一丹为通讯作者发表的论文《基于图像显著性分析与卷积神经网络的茶园害虫定位与识别》（农业工程学报, 2017, 33(6):156-162.）入选2021年度领跑者5000中国精品科技期刊顶尖学术论文。

图1 F5000入选证书

为实现在茶园环境中快速、准确地识别害虫目标，该论文提出了一种基于卷积神经网络的深度学习模型进行害虫定位和识别的方法。该研究通过对整个图像进行颜色衰减加速运算，结合超像素区域之间的空间影响，计算各个超区域的显著性值，进而提供害虫目标的潜在区域，结合GrabCut算法进行害虫目标的定位和分割。对于分割后的害虫目标，通过优化后的卷积神经网络进行表达和分类，并进一步对卷积神经网络的结构进行了约减。对23种茶园主要害虫的识别结果表明，识别准确率在优化前后分别为0.915和0.881，优化后的模型内存需求和运行耗时分别降低至6 MB和0.7 ms。该研究突破了大多数研究集中于实验室获取简单背景的害虫图像进行试验的前提，并且避免了在害虫识别中由研究者主观选取特征的不足，获得同行专家的广泛好评和引用。

图2 基于显著性检测的害虫目标定位

图3 局部感受野的可视化结果

F5000是国家科技部为促进中文科技期刊进入国际重要检索系统，将中国顶尖研究成果推向国际学术界而设立的奖项。该奖项由国家科技部主导，中国科学技术信息研究所评选，于2012年10月正式启动。入选F5000的论文作者会被推荐到约翰威立国际出版公司，作为其期刊评审专家或期刊编委会成员。同时，F5000论文未来将进入科睿唯安（原汤森路透集团）的Incites评价数据库系统平台，成为Web of Science的一部分。F5000的评选办法是根据《中国科技论文与引文数据库》信息，采用定量分析（5年被引次数）和同行评议推荐相结合的办法，对学术期刊的质量和影响力进行科学评价，遴选出精品科技期刊。入选论文要求为各学科前1%高被引论文，且为原创性的科学研究或技术创新成果，能够反映期刊所在学科领域的最高学术水平。

原文doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.06.020