怀揣着对科研的一腔热忱
对计算机科学潜精研思
书写理想与奋斗故事
他就是华师数据科学与工程学院
2022级物联网工程专业本科生
董骏
董骏，汕尾校区机器人与智能感知创新实验室本科团队项目负责人。以第一作者身份在SCI中科院一区发表高水平学术论文2篇，参与发表SCI中科院二区TOP论文1篇，2项国家发明专利受理，获全国大学生数学建模国家二等奖等省级国家级奖项6项。曾获国家奖学金、校优秀学生奖学金一等奖、校“三下乡”暑期社会实践活动先进个人、校级优秀共青团员等荣誉。
以热情为帆 以努力为桨
他凭向上的追求 毅然的决心
知难而进 逆水行舟
终驶向成功的彼岸
初探科研，潮涌间锚定航向
怀揣着对计算机科学的浓厚兴趣，2022年，董骏踏入华师校园，选择了物联网工程专业，开启了他的学术探索之旅。大一下学期，董骏凭借着自己的热情和努力，成功面试进入了行知书院副院长唐小煜老师的科研团队。那时的他，完全是个“科研小白”，但他紧紧跟随着学长学姐们的步伐，一步步踏入科研的大门。
暑假来临，他毫不犹豫地参与到暑期“三下乡”社会实践活动中，跟随“霖巡”实践团，奔赴汕尾市袁隆平杂交水稻试验田基地。在学长学姐的带领下，他亲身参与了病虫害检测实地调研，致力实现快速且高精度的害虫分类目标检测算法，提高农作物防治效率。这次调研不仅让他对科研有了初步而直观的认识，更点燃了他对未知领域探索的热情之火。“当时的我其实并没有明确的规划，只是渴望在科研的道路上不断磨砺自己。”董骏回忆道，“然而，在科研的过程中我逐渐体验到了解决问题的乐趣，每一次小小的突破都带给我巨大的成就感。正是这种成就感，让我坚定了继续走下去的决心。”
在科研初期，于IAB创新思维训练课堂上，唐小煜着重阐述了海洋经济的重要性，这为董骏提供了最初的灵感火花。为响应广东海洋强省战略，发挥汕尾优质海洋优势，同时考虑到目前检测器只能进行光学或合成孔径雷达单一频段下的船舶检测，无法发挥多频段遥感的全天候探测，因此，他萌生提出了一种创新性的端到端跨域多源船舶检测框架，尝试研究出针对多源遥感数据的跨域船舶检测方法。
然而，科研的道路从不是一帆风顺的。董骏最初试图开发一个能够同时检测卫星遥感图像和地面相机图像中船舶的模型，这一前所未有的尝试在科学性上遭遇了巨大的障碍。面对重重困难，董骏没有选择退缩，而是迎难而上。他不断思索，探索如何让计算机既能精准解析晴天条件下的光学卫星照片，又能有效解读穿透云雾的雷达卫星图像，进而达成两种图像海上船舶同步检测的目标。
为攻克图像特征不对齐的难题，董骏从人类视觉皮层的注意力机制中汲取灵感。他解释道：“就像人在雾天会眯起眼睛仔细辨认物体，大脑会自动聚焦关键特征。我们尝试将这种视觉注意力机制融入AI模型，让它能够自主聚焦于船舶的共有特征。”这种跨模态学习技术，旨在使AI突破单一传感器的局限，实现全天候、全时段的智能监测。董骏和团队成员发现，尽管光学照片中的船只呈现为明暗分明的色块，而雷达图像则显示为金属结构的散射光斑，但两者在船体几何形状、边缘轮廓等本质特征上存在着共性。
基于这一发现，团队历经8个月时间，精心设计了OptiSAR-Net智能检测模型。该模型的创新之处在于，通过模拟人类视觉皮层，赋予AI注意力和目标导向识别机制，像人脑整合双眼信息一样，融合两种图像的关键特征，学习光学和合成孔径雷达图像的特性。实验结果显示，OptiSAR-Net模型较当前业界流行的单阶段检测模型YOLOv10，在光学和合成孔径雷达图像下的船舶检测精度分别提高了13%和15%。
经过长时间的艰苦实验与不懈探索，2024年11月，董骏和实验室成员、香港大学研究助理、华师物理学院2021届本科毕业生冯洁文，在遥感领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（中科院一区，IF 7.5）发表论文《OptiSAR-Net: A Cross-Domain Ship Detection Method for Multi-Source Remote Sensing Data》，论文通讯作者、指导老师为唐小煜。董骏介绍，该篇论文首次深入探究了跨域多源目标检测问题，彰显了OptiSAR-Net智能检测模型在复杂应用场景中的显著优势及广阔的潜在应用前景，尤其在船舶检测领域，这一研究具有极其重要的意义，标志着该研究方向的一项开创性进展。
唐小煜作为董骏的导师，在其科研路上助力良多。他回忆到，董骏大一就加入其团队学习，不断夯实理论基础，掌握科研方法。董骏在课堂作业中定下视觉领域相关的科研方向，唐小煜指导其将作业转换成科研项目，而董骏也不负所望，在研究过程中刻苦钻研，一步步成长为项目负责人。“期待董骏继续保持科学研究的初心和热情，面向国家和产业需求，投身科技创新实践。”唐小煜说道。
在挑战中突破
于困境中成长
科研之路上不断求索
方显坚韧本色
边缘-云协作，挑战与突破并存
2024年12月，董骏作为第一作者，以“Real - Time AIoT for UAV Antenna Interference Detection via Edge - Cloud Collaboration”为题的第二篇论文研究成果，发表在物联网领域国际顶级期刊《IEEE Internet of Things Journal》（中科院一区Top，IF 9，电子学科代表性成果推荐目录一类层次期刊）。本篇论文的通讯作者、指导老师是唐小煜，团队成员有物理学院2021届本科毕业生程锦涛，香港科技大学吴荩，江南大学张承玺、赵顺毅。这篇论文不仅是董骏科研路上的一个重要里程碑，更是一次充满挑战与突破的艰难历程。
早前，研究团队落实“汕尾所需、华师所能”原则，与公司合作，启动无人机天线干扰源检测相关研究，旨在解决居民为增强信号所私自架设的天线对5G通信频段的干扰。成果发表在领域权威期刊《IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement》（中科院二区Top，IF 5.6，电子学科代表性成果推荐目录二类层次期刊），是相关工作的拓展研究。
承接第一篇论文的研究成果，董骏进一步展开了探索，致力于解决云计算在人工智能应用中面临的数据传输高延迟实时性难题，董骏着手进行了第二篇论文的研究。在技术层面，董骏在创作这篇论文时遇到了新的挑战。“如何在无人机高速飞行的过程中，迅速且精确地识别并锁定干扰源？同时，又该如何有效缩减云端处理数据的时间延迟？”这些问题成为了他亟需攻克的技术难关。
无人机拍摄的图像中，目标物体往往非常小，而背景则是密集且杂乱的居民楼。这种复杂的背景使得目标检测变得异常困难。董骏回忆道：“一张图片中，目标可能只占很小的一部分，如何从混乱的背景中准确识别出目标，是当时最大的挑战。”为了解决这一问题，他进行了大量的文献调研，借鉴其他研究者的方法，并尝试优化数据集，以提高检测的准确性。数据集的拍摄工作由前一个项目的学长完成，董骏则专注于数据处理和模型改进。
除了数据处理和模型改进，董骏还面临着一个更为实际的难题：如何将研究成果部署到无人机上，并实现实际应用。在实验过程中，董骏经历了不少挫折。“每次跑出来的结果不理想，都意味着改进的方向可能错了，这种感觉偶尔会让人感到些许挫败。”不过，每一次他都会在短暂的调整后，重整旗鼓，一点一点地调整模型，逐步优化。董骏说：“科研就是这样，失败是常态，关键是要有耐心，慢慢磨砺自己的性子。”
经过多次尝试和调整，董骏和团队最终引入了边缘计算，与云计算协同工作，在实践应用中，与传统云端模式相比，优化后的边缘-云协作模式将端到端时间延迟缩短了88.9%，干扰源定位准确率提高了28.2%，成功优化了模型的处理能力，提高了目标检测的准确性。
他将理论与实践相结合
学以致用 知行合一
加强新技术与海洋牧场合作
打造蓝色经济新亮点
挑战杯赛，理论与实践的深度融合
除了学术研究，董骏还积极参与了“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛，将理论知识与实践应用紧密结合。他所在的项目组“蔚海拾韵”致力于研发海洋牧场的环境综合智能感知平台，这一平台在实际生活中能够帮助渔民和海洋管理者精准监测海洋环境，提高养殖效率，预防灾害发生，保护海洋生态系统。
在“挑战杯”竞赛中，他们遇到了两个较为棘手的挑战。首先，是通信问题。“最初，我们的浮标不具备上网能力，只能依赖WiFi连接。但手机热点的连接范围有限，一旦浮标远离，连接便会断开，导致数据无法及时传回电脑。”这让他们陷入了两难的境地：要么引入价格昂贵的卫星通讯设备，要么牺牲浮标的实时监测性。
面对这一困境，董骏及团队成员深入调研，考虑到国泰海洋牧场依江牡岛而建，WiFi信号难以覆盖，最终决定引入5G移动模组。“我们将模组插入电话卡，并与浮标内部的电路进行连接，实现了浮标的24小时联网。只要有流量支持，无论浮标身处何方，我们都能实时获取数据。”这一举措解决了通信问题，为监测系统的稳定运行提供了有力保障。
另一个挑战则来自于视觉检测方面。“我们发现原本用于水下检测的摄像头，由于未充分考虑到需要实地检测的鱼类尺寸大小，导致当鱼体过大时，摄像头画面无法完全容纳，检测算法也因此失效。”为克服这一难题，他们再次实地调研，与当地渔民和商家深入交流，了解鱼群的生活习性和分布情况，获取了大量珍贵的鱼群数据。同时，他们还利用公开的数据集，对模型进行了多轮次的训练和优化。最终，通过不断调整算法参数和模型结构，他们成功提升了模型的检测性能，使其能够准确识别出不同大小的鱼体。
董骏和导师唐小煜进行产品投放前调试
董骏明白，只有将理论知识与实际情况紧密结合，才能不断突破技术瓶颈，创造出真正有价值的研究成果。正是凭借着不懈的努力和追求，他们在“挑战杯”竞赛中成功斩获了广东省银奖。董骏及其团队深入探索了多个领域的应用需求，如海洋牧场环境监测、植株病虫害检测、天线干扰源检测等，并与多家企业和中小学开展合作，推动产教融合，将科研成果转化为实际应用。
董骏还分享到，他对人工智能领域，特别是计算机视觉方向，怀有浓厚的兴趣。董骏非常关注近期DeepSeek这一人工智能项目，并从中看到了与自身研究的潜在关联和互补性。他认为，DeepSeek在图像、文本及其他形式的数据融合与理解上的创新，为他提供了宝贵的启示。特别是在多源信息的协同处理方面，DeepSeek的设计理念和技术突破，如深度神经网络的应用、自监督学习策略的采用等，为他开辟了新的研究思路。他说：“这些技术不仅可以优化图像和文本等信息的处理效率，还有望提高目标检测和语义分割的准确性，从而推动计算机视觉领域的进一步发展。”
董骏所在团队的大合照
未来，董骏将继续深耕计算机视觉领域，致力于2D与3D视觉交互与应用方向的研究。他认为，人工智能技术的发展日新月异，只有不断探索和创新，才能跟上时代的步伐。因此，他也将继续关注DeepSeek等前沿项目的发展动态，为自己的研究工作注入新的活力。“科研是一条永无止境的道路。”董骏感慨道，“我希望能够在这条道路上不断探索、不断创新，为社会的进步和发展贡献自己的力量。同时，我也希望能够影响和带动更多的人投身到科研事业中来，共同创造更加美好的未来。”
秉持探索创新精神
永葆科研初心
乘风破浪 一往无前
希望更多华师人投身科研事业
为科技强国的宏伟蓝图
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