基于多模态可解释人工智能的桑叶病害精准检测框架HVAF-XAI-Net研究

针对桑叶病害传统检测方法效率低、现有自动化方案难以整合多模态数据的问题，研究人员开发了融合视觉Transformer(ViT)和时空注意力机制的HVAF-XAI-Net框架，通过无人机图像与物联网传感器数据融合，实现97%准确率的病害检测，并结合SHAP/LIME/Grad-CAM技术提供可解释决策依据，为精准农业提供创新解决方案。

　　

桑叶病害如白粉病、锈病和叶斑病严重影响家蚕健康和丝绸产量，传统人工检测方法效率低下且难以早期识别。现有自动化方案多依赖单一模态数据，缺乏对环境因素与视觉症状关联的分析能力，且黑箱模型难以获得农业从业者信任。印度韦洛尔理工学院团队在《Smart Agricultural Technology》发表研究，提出融合多模态数据和可解释人工智能的HVAF-XAI-Net框架，为上述问题提供创新解决方案。

研究采用三大关键技术：1) 基于无人机采集的10,000张高分辨率桑叶图像与物联网环境传感器同步数据构建多模态数据集；2) 通过视觉Transformer(ViT)提取空间特征，时空卷积网络(TCN)分析温湿度等时序数据，采用交叉注意力机制实现模态融合；3) 整合SHAP(特征重要性分析)、LIME(局部解释)和Grad-CAM(视觉热图)三类可解释技术。

在"SPATIAL ATTENTION MODULE"部分，研究通过Vision Transformer将图像分割为16×16像素块，配合空间注意力模块(SAM)生成病害区域热图，实验显示该模块使模型对白粉病区域的定位准确率提升12%。“TEMPORAL ATTENTION MODULE”章节表明，采用膨胀卷积的TCN网络能有效捕捉湿度突变等关键环境事件，结合时间注意力层(TAL)使早期病害预测准确率提高8.5%。"MULTIMODAL FUSION"中的交叉注意力机制被证明能动态调整空间-时间特征权重，在叶片变色与湿度波动的关联分析中表现出色。

研究通过五折交叉验证证实，HVAF-XAI-Net以96.3±0.6%的准确率显著优于ResNet-50(88.2%)等基线模型，且推理时间仅6.5毫秒。XAI-RESULT章节显示，Grad-CAM热图与专家标注的病变区域IoU(交并比)达0.82，SHAP分析揭示湿度突变对病害预测的贡献度达34%。部署测试表明，量化后的模型可在NVIDIA Jetson设备上实时运行，通过移动应用为农户提供可视化决策支持。

该研究的创新性体现在三方面：首次在农业病害检测中实现ViT与TCN的协同优化，提出动态权重调整的多模态融合策略，建立适用于田间场景的可解释AI体系。实际应用中，该系统可降低22%误报率，帮助农户精准施用农药，据估算可使单季防治成本减少15-20%。未来研究将拓展模型对新型病害的泛化能力，并开发适用于边缘计算的轻量化版本。这项工作为智慧农业中的可信AI应用提供了重要范式，相关技术路线也可推广至其他经济作物的病害管理。