廣東
近日，云南農(nóng)業(yè)大學錢曄教授團隊合作在《Computers and Electronics in Agriculture》期刊上發(fā)表題為“DC-Former: A lightweight asymmetric hybrid network for real-time plant disease identification in resource-constrained field environments”的研究成果。大數(shù)據(jù)學院2024級在讀碩士生田鵬為第一作者，大數(shù)據(jù)學院錢曄教授、李彤教授及昆明學院孫吉紅副研究員為共同通訊作者。
資源受限的田間邊緣設備診斷植物病害面臨背景噪聲干擾、模型效率與精度難以平衡等難題。本研究提出非對稱混合網(wǎng)絡DC-Former，通過截斷重構策略及特色模塊設計，實現(xiàn)病害特征精準提取與噪聲抑制，適配無人機、手持終端等邊緣設備部署。
實驗表明，該模型在復雜背景與大規(guī)模細粒度兩類數(shù)據(jù)集上均表現(xiàn)優(yōu)異，顯著降低了邊緣設備內(nèi)存占用，有效平衡了識別精度與運行效率，為田間植物病害實時診斷提供了高效可行的技術支撐。
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