2024年5月，西南大学柑桔研究所栽培与智慧化中心在农林科学一区TOP期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（IF=8.3）上发表了题为“Hybrid attention network for citrus disease identification”的研究论文。

柑橘病害的准确识别和及时防控将有效保护柑橘产业的利益。目前的柑橘病害智能识别模型鲁棒性较低，无法满足实际需求。本研究在全国不同产区采集了不同时期的柑橘黄脉病、溃疡病、褐斑病、砂皮病、煤烟病等主要受害和健康样本图像，建立了一个相对系统，能重现真实环境下柑橘植株感病过程的病害数据集。本研究针对病斑面积较小，特征信息难以聚焦和提取的问题，提出了频域注意力网络，通过不同频域间特征信息的重要性自适应学习改变网络推理过程中各频域的权重；本研究融合频域注意力和通道注意力，提出了混合注意力网络来关注多维的特征信息，增强通道特征标量计算能力，有效提高了病害识别精度。本研究为柑橘病虫害智能识别领域的进一步研究提供了数据支撑，并在算法方面提供了多种研究思路，为柑橘病虫害智能化防控决策提供依据。

图1数据集

图2 频域注意网络FdaNet

图3 混合注意网络HaNet

西南大学柑桔研究所栽培与智慧化中心硕士研究生张福凯为论文第一作者，吕强副研究员和西交利物浦大学靳小波副教授为论文共同通讯作者。该研究得到了重庆市科技计划项目（cstc2019jscx-gksbX0095）等项目的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108907