Frontiers in Plant Science 1939691·9月15日 · 周二论文智慧农业 / 农业物联网阅读 0
Agricultural Visual Recognition: A Novel Privacy-Preserving Framework Based on 4D Chaos and Mamba Networks
论文解读
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速览
提出结合四维混沌加密与Mamba网络的隐私保护作物病害识别框架。
方法
四维混沌系统、DNA扩散、多通道像素扰动及轻量级Mamba-LSDet网络。
发现
在加密域实现准确病害检测，mAP@50达0.841，mAP@50-95达0.505。
机会点
加密域视觉识别与轻量网络结合，可探索多模态数据安全共享与边缘部署。
影响力16
信息增量21
专业深度18
信源权威13
时效性10
提出4D混沌加密与轻量级Mamba网络结合的加密域病害识别框架，方法新颖、指标明确，对农业数据安全与边缘部署有参考价值。
原文摘要
Yu等发表。提出结合多图像加密和轻量级检测的安全作物病害识别集成框架。为识别任务的数据传输安全构建基于DNA全局扩散和多通道像素扰动的四维混沌系统；进一步开发轻量级Mamba-LSDet网络用于精确加密域病害识别。配备跨阶段门控模块和共享预测头，在资源有限的农业设备上实现准确和稳健的病害检测，在轻量级YOLOv11n上表现优异，mAP@50和mAP@50-95分别为0.841和0.505。