原標(biāo)題：把AI論文寫(xiě)在云嶺大地上——昆明理工大學(xué)智能感知團(tuán)隊(duì)服務(wù)地方發(fā)展

“不是閉門(mén)搞科研，要讓科研成果綻放在云嶺大地上�！崩ッ骼砉ご髮W(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院智能感知與計(jì)算團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人王青旺教授這樣定義團(tuán)隊(duì)的工作。多年來(lái)，團(tuán)隊(duì)將實(shí)驗(yàn)室搬到企業(yè)生產(chǎn)一線(xiàn)，深入城市管理、醫(yī)療工作和邊境巡防現(xiàn)場(chǎng)，以AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)通信、圖像處理及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域，持續(xù)提升多個(gè)項(xiàng)目的智能化應(yīng)用水平。

一次課間，團(tuán)隊(duì)教師宋健與校友鄧正交流時(shí)，對(duì)方道出了中國(guó)鐵塔昆明分公司在礦山工程車(chē)輛識(shí)別中的技術(shù)瓶頸。宋健敏銳意識(shí)到雙方需求的契合點(diǎn)，當(dāng)即決定試試。在厘清項(xiàng)目需求后，他迅速組建攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，確立“面向礦山場(chǎng)景的可見(jiàn)光與紅外圖像融合感知算法研究”課題。

“我們采用雙模攝像頭采集礦山工程車(chē)輛的車(chē)牌信息，即可見(jiàn)光與紅外線(xiàn)鏡頭同步作業(yè)�！彼谓∠蛴浾叽蛄藗�(gè)比方，“傳統(tǒng)處理是將同一時(shí)刻的兩張圖片分別處理后再融合，而我們選擇另辟蹊徑。兩種圖像在進(jìn)入模型前先完成融合，再統(tǒng)一輸出結(jié)果。這就像讓兩只眼睛看到的信息先在腦子里融合，再作出判斷，而不是左眼、右眼分別匯報(bào)�！边@一設(shè)計(jì)大幅簡(jiǎn)化了模型結(jié)構(gòu)，降低了參數(shù)量和硬件部署門(mén)檻。目前，該技術(shù)在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下識(shí)別準(zhǔn)確率超95％，實(shí)際部署場(chǎng)景中仍穩(wěn)定在92％以上。

憑借這一創(chuàng)新，該項(xiàng)目在云南鐵塔內(nèi)部評(píng)選中脫穎而出，并被選送參加中國(guó)鐵塔總部比賽，最終在全國(guó)范圍勝出，相關(guān)模型將在全國(guó)推廣使用。

為促進(jìn)資源有效整合與精準(zhǔn)適配，團(tuán)隊(duì)規(guī)劃出“立足項(xiàng)目需求—老師帶頭攻堅(jiān)—根據(jù)學(xué)生研究方向選人定崗”的合作鏈條。這種將項(xiàng)目資源轉(zhuǎn)化為教育資源的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了學(xué)生實(shí)踐能力與崗位需求的無(wú)縫對(duì)接。

以王青旺近期開(kāi)展的“無(wú)人機(jī)低空干擾因素監(jiān)測(cè)研究”為例，參與課題的學(xué)生完成了從寫(xiě)論文到解真題的跨越，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)向生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化。“以前總覺(jué)得實(shí)驗(yàn)室跑數(shù)據(jù)枯燥，只有將這些積累真正應(yīng)用到課題中，才能生動(dòng)感受到知識(shí)活了�！眻F(tuán)隊(duì)成員陳冠昊說(shuō)。

作為團(tuán)隊(duì)的定盤(pán)星，王青旺以前瞻性思維和豐富經(jīng)驗(yàn)，指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行AI算法設(shè)計(jì)、優(yōu)化和部署，逐一攻克技術(shù)難關(guān)。“老師幫我們畫(huà)好‘作戰(zhàn)地圖’，我們負(fù)責(zé)打好每一場(chǎng)‘局部戰(zhàn)役’。一次次傳幫帶不僅攻克了技術(shù)壁壘，也促進(jìn)了個(gè)人成長(zhǎng)�！睂W(xué)生王順媛表示。

展望未來(lái)，王青旺充滿(mǎn)信心：“目前，團(tuán)隊(duì)已搭建并可投入實(shí)際應(yīng)用的技術(shù)模型約85個(gè)，涵蓋遙感山地叢林監(jiān)測(cè)、紅外可見(jiàn)光檢測(cè)分割跟蹤、多光譜圖像分類(lèi)重建反演等細(xì)分領(lǐng)域。下一步，團(tuán)隊(duì)將持續(xù)深化校企協(xié)同創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)教育增效與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的雙贏�！保ㄓ浾� 舒珺珩）