本站消息 近日，学校大数据学院钱晔教授团队联合昆明学院在农林科学领域国际顶刊《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院一区TOP期刊，IF=8.9）发表题为“DC-Former: A lightweight asymmetric hybrid network for real-time plant disease identification in resource-constrained field environments”的研究论文。大数据学院2024级在读硕士生田鹏为第一作者，大数据学院钱晔教授、李彤教授及昆明学院孙吉红副研究员为共同通讯作者，云南农业大学为主要完成单位。

Computers and Electronics in Agriculture期刊聚焦计算机与电子技术在农林领域的前沿创新，覆盖农学、园艺、林业、水产养殖等方向，重点收录人工智能、传感器、机器视觉等技术在农业生产及产后环节的突破性研究，是农林科学领域权威刊物，具有重要国际影响力。

资源受限的田间边缘设备诊断植物病害面临背景噪声干扰、模型效率与精度难以平衡等难题。本研究提出非对称混合网络DC-Former，通过截断重构策略及特色模块设计，实现病害特征精准提取与噪声抑制，适配无人机、手持终端等边缘设备部署。

实验表明，该模型在复杂背景与大规模细粒度两类数据集上均表现优异，显著降低了边缘设备内存占用，有效平衡了识别精度与运行效率，为田间植物病害实时诊断提供了高效可行的技术支撑。

本研究得到云南省科技厅多个项目（202405AF140077、202405AF140013等）的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.compag.2026.111553