近日，天津农学院工程技术学院姜永成教授团队在中科院大类一区Top期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（IF8.3，2023年CiteScore13.6，最新综合世界期刊影响力指数（WJCI）14.494）上发表了题为“Biological characters identification for hard clam larva based on the improved YOLOX-s”的研究论文。天津农学院工程技术学院为第一单位，研究生王亚鑫为第一作者、姜永成教授为通讯作者）。

该论文报道了一种实时检测幼虫期硬壳蛤生物学性状的识别方法。根据硬壳蛤幼虫期的特征，在YOLOX-s中设计匹配硬壳蛤幼虫期的注意力机制模块，对YOLOX-s网络进行改进。此外，还训练了YOLOv3，YOLOv4，YOLOv5和Faster R-CNN网络，并与改进的YOLOX-s模型性能进行比较。经过150个周期，训练集损失最终收敛在1.42左右，平均准确率均值达到96.50%，高于不加注意力机制的模型准确率。模型能实现对硬壳蛤的数量、存活率及长宽的高精度识别。该研究结果为水产养殖领域硬壳蛤的品质指标预测提供了技术支持。 

团队老师长期从事贝类的智能化、生态化采捕装备研究。在该团队提供的技术支持下，研制出自走式和牵引式两种滩涂埋栖贝类采收装备，分别在滩涂和池塘通过了中试，相关成果申请专利5项，并获授权发明专利1项，实用新型1项，软件著作权1项。2023年8月，联合中国科学院海洋研究所获批山东省重点研发计划（重大科技创新工程）项目“贝类机械化采收技术和装备”（国拨经费920万元）。下一步贝类收获装备团队将继续围绕机械化采收部件的“底-水-机”互作机理、耐磨材料选择、减阻脱附仿生设计、装备的智能感知等进行深入研究。