La detección de plántulas de cultivos es una tarea importante en la etapa de plántula de los cultivos en la agricultura de precisión. En este artículo, proponemos un modelo de red de detección de objetos ligero y de alta precisión basado en una capa de multi-activación y un módulo de convolución separable en profundidad para detectar plántulas de cultivos, con el objetivo de mejorar la precisión de los métodos tradicionales de inteligencia artificial. Debido a la insuficiencia del conjunto de datos, se utilizan varios métodos de mejora de imágenes en este artículo. El conjunto de datos en este artículo fue recopilado en la ciudad de Shahe, en la ciudad de Laizhou, en la ciudad de Yantai, en la provincia de Shandong, China. Los resultados experimentales en este conjunto de datos muestran que el método propuesto puede mejorar efectivamente la precisión de detección de plántulas, con una puntuación F1 y un mAP que alcanzan 0.95 y 0.89, respectivamente, que son los mejores valores entre los modelos comparados. Para verificar el rendimiento de generalización del modelo, también realizamos una validación en el conjunto de datos de plántulas de maíz, y los resultados experimentales confirmaron el rendimiento de generalización del modelo. Con el fin de aplicar el método propuesto a escenarios agrícolas reales, encapsulamos el modelo propuesto en una placa lógica Jetson y construimos un hardware inteligente que puede detectar plántulas rápidamente.