DefoliationCAM葡萄藤落叶边缘AI系统

2026年10月16日，arXiv Computer Vision 刊出 Fuchen Li 等作者的论文，提出 DefoliationCAM（D-CAM），一款太阳能供电的边缘 AI 系统，用于葡萄藤虫害落叶严重度的实时评估。据该论文，系统先用 YOLOX-Nano 在 4K 图像中定位葡萄藤主蔓，再用带轻量通道注意力的 MobileNet 分类器对 320×320 像素图块分级，并通过 LoRa 将结果传至网页仪表盘。论文称，在 NVIDIA Jetson Orin Nano 上使用 TensorRT FP16 时，流水线处理每张 4K 图像约需 1.5 秒，完整运行周期为 57–60 秒；两台野外单元为期五周的部署验证了自主太阳能供电运行、LoRa 通信与远程落叶监测的可行性。目前进展停留在论文发布与五周实地部署验证阶段，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。