Los cambios en el número de flores y vainas de soja son factores importantes que afectan los rendimientos de la soja. Obtener el número de flores y vainas, así como las flores y vainas caídas, de manera rápida y precisa es crucial para la cría de variedades de soja y la producción de alta calidad y alto rendimiento. Esto es especialmente desafiante en el entorno natural del campo. Por lo tanto, este estudio propuso un método de detección de flores y vainas de soja en el campo basado en un modelo de red mejorado (YOLOv8-VEW). VanillaNet se utiliza como red de extracción de características base para YOLOv8, y se añade el módulo de mecanismo de atención EMA a C2f, reemplazando la función CioU con la función de pérdida de posición WIoU. Los resultados mostraron que el modelo YOLOv8-VEW tenía un F1, mAP y FPS (cuadros por segundo) de 0,95, 96,9% y 90 FPS, respectivamente, que eran 0,05, 2,4% y 24 FPS mejores que los del modelo YOLOv8. El modelo se utilizó para comparar el recuento de flores y vainas de soja con recuentos manuales, y su R para flores y vainas fue de 0,98311 y 0,98926, respectivamente, logrando una detección rápida de flores y vainas de soja en el campo. Este estudio puede proporcionar un soporte técnico confiable para detectar el número de flores y vainas de soja en el campo y seleccionar variedades de alto rendimiento.