研途青年说131讲-成人短视频

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研途青年说131讲

发布者：时间：2026-11-11 11:03:02 浏览：

主题一：跨模态城市数据语义序列设计方法研究

主讲：张睿

（导师：周发升）

主题二：面向生态监测的声音事件检测模型研究

主讲：郑安

（导师：张承云）

主题三：面向无人机影像的水面漂浮物检测

主讲：朱炀宽

（导师：严一尔）

主题四：基于改进GAN的工业物联网入侵检测研究

主讲：朱振光

（导师：尚文利）

主办机构

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时间安排

2026年11月10日14：00-15：30

地点

理科南404

为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，成人短视频主办的“研途青年说”第131讲于2026年11月10日14：00-15：30在理科南404举行。本次主讲人为研究生张睿、郑安、朱炀宽和朱振光，四位同学分别围绕跨模态城市数据语义序列设计、面向生态监测的声音事件检测、无人机影像水面漂浮物检测以及工业物联网入侵检测等方向汇报了阶段性研究进展，并与现场师生进行了深入交流。

张睿同学汇报的主题是跨模态城市数据语义序列设计方法研究。报告按选题背景与意义、现状与研究目标、研究方法与过程、关键技术与实践难点、研究结果与应用五个部分展开：从智能城市规划对城市数据的现实需求出发，分析视觉—语言预训练模型与城市多源数据匹配时的优势与不足，进而明确研究目标。在研究方法与过程部分，报告结合个人研究经验介绍了以CLIP等视觉—语言模型为基础、以ViT-B/32视觉编码器为核心的双分支框架，实现图像与文本语义的统一表征与序列化建模，并说明了整体结构与所需实验设备。研究结果部分给出了三个数据集上的实验结果与注意力图，验证了语义序列设计方法在跨模态城市数据理解中的有效性。

郑安同学汇报的主题是面向生态监测的声音事件检测模型研究。研究面向生态监测中的复杂声景分析需求，围绕鸟声及多类别环境声音的自动识别与定位展开。报告首先构建多源环境声音数据集，采用改进的YOLO v11在频谱图上开展声音事件检测，并结合ATST模型实现声音事件分类与时序定位；同时梳理了ATST-Frame等微调大模型框架的研究现状与局限。针对模型复杂度问题，引入深度可分离卷积与注意力机制降低参数量和计算量，提升检测精度与推理效率。阶段性成果已在RK3568开发板上完成部署测试，并结合实地数据完成验证，为鸟类监测、声景生态评估及边缘端智能感知提供技术支持。

朱炀宽同学介绍的是面向无人机影像的水面漂浮物检测。本研究面向无人机水域巡检场景，围绕水面漂浮物的自动识别与定位展开：水面漂浮垃圾位置分散，人工巡查与影像筛查需要投入较多精力，利用无人机获取水面影像并结合目标检测方法识别漂浮物，可为日常巡查和清理提供依据。针对小漂浮物细节线索较弱、跨层信息利用不足等问题，报告从多尺度特征融合与轻量化检测头设计两个方面进行改进。研究通过消融实验考察改进设计的作用，并开展不同检测模型之间的对比，结合检测指标与典型场景可视化分析，从检测精度、漏检误检情况和模型规模等方面评价所提出的方法。

朱振光同学聚焦工业物联网场景下的入侵检测问题。随着操作技术（OT）与信息技术（IT）深度融合，工业网络由相对封闭逐步转向互联开放，攻击面随之扩大；网络攻击可能引发生产中断、设备损坏和安全事故，对检测的实时性与可靠性提出了更高要求。入侵检测系统通过持续分析网络流量与设备行为识别异常活动，是工业互联网安全防护的重要组成部分。汇报重点围绕少数类攻击样本稀缺、类别不平衡导致漏报的问题，确立了通过生成模型扩充稀缺攻击样本、改善下游分类性能的研究目标。

围绕上述目标，报告提出融合多视图编码、条件交互注意力与复合损失约束的改进GAN模型：通过多视图编码刻画静态网络流量与工业时序数据的结构特征，利用条件交互注意力把类别标签与时序约束注入生成过程，并在对抗损失之外加入判别一致性与结构保持等约束，以提升生成样本的质量与多样性。实验结果表明，该模型在检测精度、少数类攻击识别及数据结构保持方面表现较好，为缓解类别不平衡造成的漏报提供了可行方案。汇报最后提出后续将增加分类器与数据集实验，进一步完善研究成果。