为全面贯彻落实习近平总书记关于青年工作和乡村振兴的重要论述精神，助力现代农业高质量发展，近日，东北师范大学“青莓智检”团队赴吉林省长春市公主岭市，开展以“青春为中国式现代化挺膺担当”为主题的暑期社会实践活动。团队依托自主研发的草莓病虫害智能识别检测系统，深入田间地头开展技术宣讲、实地操作、调研走访和成果转化等一系列活动，帮助种植户提升病虫害防控水平，推动草莓产业绿色可持续发展。

图一 实践团队成员在实践地大棚外合影

前期蓄力：筑牢理论根基，摸清病虫害“家底”

实践之初，团队深知 “知己知彼方能百战不殆”。为确保技术研发贴合实际需求，成员们首先投入到草莓病虫害知识的系统学习中。成员们仔细查阅《草莓病虫害防治手册》《设施草莓栽培技术》等专业资料，系统梳理出白粉病、灰霉病、蚜虫、红蜘蛛等 12 种草莓常见病虫害的发病特征、传播规律及危害程度；同时主动向经验丰富的植保专家请教不同病虫害的识别难点，比如白粉病初期与叶片正常绒毛的区分要点、灰霉病与果面机械损伤的辨别方法等。

田间实战：深入草莓园地，捕捉病害“真面目”

团队成员随后奔赴草莓大棚与露地种植基地，开启了沉浸式的田间实践。在种植户的带领下，成员们穿梭于草莓田垄间，仔细观察不同生长阶段草莓的叶片、花朵与果实状态，用相机从多个角度拍摄健康植株的形态特征，为模型构建起全面的 “正常样本库”。针对白粉病的白色霉层、灰霉病的褐色腐烂斑、蚜虫聚集的叶背虫群等典型症状，成员们更是专注捕捉细节，拍摄高分辨率图片时特别留意同一病害在不同发病时期的细微差异，最终累计采集到各类图片样本 3000 余张，为后续模型训练储备了丰富而精准的原始数据。

图二 实践团队成员拍摄幼苗

图三 实践团队收集数据部分截图

技术攻坚：训练优化模型，让AI“读懂”草莓健康

基于 YOLO 算法的模型训练与优化，是实现 AI “读懂” 草莓健康、精准识别病虫害的核心环节，对技术落地应用具有决定性作用。

团队聚焦这一核心环节，全力推进数据预处理、模型迭代训练及轻量化适配等关键工作。通过将高质量标注数据与 YOLO 算法的实时检测优势深度结合，我们将打造智能解决方案，提升产品性能和用户体验，共同推动行业创新与发展。

图四 实践团队模型训练成果

此次实践让团队成员深刻体会到：农业科技的生命力，在于田间地头的真实需求。从“温室里的算法”到“大棚里的工具”，不仅是技术的落地，更是青年责任的延伸。青莓智检团队将继续打磨“莓无忧”系统，让AI识别技术成为草莓种植户的“田间医生”，用科技守护“莓好”收成，在乡村振兴的赛道上书写青年担当。

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