近日，我校控制与机械工程学院王首彬教授所带领的动态测控与智能仪器创新团队在“人工智能+遥感图像”学科交叉研究领域取得新进展，相关研究论文《AMFLW-YOLO: A Lightweight Network for Remote Sensing Image Detection Based on Attention Mechanism and Multi-scale Feature Fusion》被地球科学和遥感领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IEEE TGRS）》接收发表。控制与机械工程学院彭桂力博士为论文第一作者，控制与机械工程学院硕士研究生杨子建和哈尔滨工业大学仪器科学与技术专业博士研究生周远为共同作者，控制与机械工程学院王首彬教授为通讯作者，天津城建大学为第一署名单位。

研究成果新突破

随着光学遥感技术和卫星通讯技术的飞速发展，遥感图像目标检测作为该领域国内外学者关注的热点和前沿问题，其任务是将遥感图像中有效的目标进行检测并标定，在国防军事、城市规划、交通管理、资源勘探等领域发挥着重要作用。遥感图像尺度多样、目标小、数量多、密度大、成像背景复杂，模型精度与计算能力和存储容量之间的矛盾一直制约着遥感图像目标的检测效果。

团队召开半导体项目会议

团队参加波兰项目会议

针对上述问题，团队提出了一种基于注意力机制和多尺度特征融合的轻量级遥感目标检测模型AMFLW-YOLO。模型采用深度可分离卷积、倒残差、线性瓶颈结构和双向加权特征金字塔结构，捕获跨通道、方向感知和位置感知的信息，提高检测效率和精度。通过对水坝、大规模数据集和消融实验验证，该成果具有良好的泛化能力，在检测效率和准确性方面具有较强优势，在图像遥感、多尺度目标检测领域取得重大突破。

AMFLW-YOLO网络架构

结合协调注意力机制的倒置残差线性瓶颈结构

实验检测效果图

IEEE TGRS是地球科学和遥感领域的国际顶级期刊之一，是IEEE地球科学与遥感技术协会（GRSS）会刊，在遥感技术和地球科学领域具有非常高的影响力，最新影响因子为8.2。

王首彬教授所带领的动态测控与智能仪器创新团队合影

未来科研团队将在该成果的基础上，在智慧城市、地质勘测、水利工程等领域展开多目标检测与识别、故障诊断与预测等学科交叉研究，为城市规划、工程项目建设提供可靠的智慧化解决方案。

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