近日，南京农业大学智慧农业学院舒磊教授团队撰写的综述论文“Visual-Based Flower Counting: Techniques and Applications”被国际期刊《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》录用，论文DOI为10.1109/JAS.2026.126050。《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》。论文第一作者为博士研究生臧思扬，通讯作者为舒磊教授。该研究得到农业农村部园林植物种质创新与利用重点实验室基金（No. KFL202402）资助。
针对当前农业视觉花朵计数研究缺乏系统性综述、技术脉络尚不清晰的问题，该论文首次从综述层面对该领域进行了系统梳理，并提出了面向视觉花朵计数研究的“双维分析框架”新观点。具体而言，论文从观测平台和数据形态两个维度重新组织该领域的技术体系：在观测平台维度上，将现有研究归纳为空中平台和地面平台两类；在数据形态维度上，将相关方法概括为基于静态图像的离散计数和基于动态视频、多视角信息的连续计数两类路线。在此基础上，论文进一步从感知精度、作业效率、实时性、覆盖范围和部署成本等方面，系统分析了不同技术路线之间的权衡关系及其适用边界。例如，空中平台具有覆盖范围大、作业效率高的优势，但在分辨率和小目标识别精度方面面临限制；地面平台虽然能够获得更高精度和更丰富的局部表型信息，但作业效率和通行能力又受到约束。该研究不仅填补了视觉花朵计数领域缺乏专门综述的空白，也推动相关研究由单一算法比较转向面向复杂农业场景的系统性认知，为后续模型设计、平台选择和智慧农业装备部署提供了理论参考。
图1. 视觉花朵计数的应用场景
图2. 从低空跟踪到高空密度估计：无人机花朵计数策略对比研究。(a) 无人机数据采集流程；(b) 面向低空（2-4米）场景的动态检测与跟踪流程；(c) 面向高空（8-16米）场景的超分辨率重建与基于图像块的检测流程