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中国研究生创新实践系列大赛线上成果展

中国研究生人工智能创新大赛·2025

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中国研究生创新实践系列大赛线上成果展

中国研究生人工智能创新大赛·2025

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阿 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能中国研究生创新实践系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：胡向宇吴浩浩朱玄

指导教师：李志华

参赛单位：江苏大学

基于深度学习的餐饮行业厨余餐盘分拣整理系统

2023年，全国各级各类学历教育在校生2.91亿人，专任教师1891.78万人，学生和老师人数占总人口的22%。根据2019年统计的数据，设有食堂的学校38万户，约占全国学校总数的 7 4 . 5 1 % . 。学生每天在校吃饭会产生数亿级的餐盘，清理海量的餐盘是一种巨大、费时费力的劳动，且不局限于学校，还包括酒店、大型餐厅、餐具回收公司等场所。目前许多地方已经采用传送带回收餐盘，但仍需要人工清理，归类放置在洗碗池。

本作品通过替换餐饮行业需要高强度重复清理餐盘的劳动，降低由于人为接触污染物导致的交叉污染风险，优化机械臂轨迹提高运行速度，次性完成餐盘的倾倒垃圾、分类码盘功能

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回 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能中国研究生创新实践系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：冷奕奇车卓逊饶栩王荣帆
指导教师：郭秋泉
参赛单位：电子科技大学

脑域解码师-ASD智能问答与评估平台

ASD智能问答与评估平台是一款基于人工智能技术的孤独症谱系障碍综合服务系统，旨在解决传统ASD诊疗中诊断周期长、评估主观性强、干预方案单一等关键问题。系统创新性地集成提供了以下功能模块：AI检测模块通过NIRS近红外和EEG脑电数据分析，实现快速客观筛查；专业量表评估模块整合权威量表，提供标准化在线评估服务；个性化课程生成模块根据评估结果自动匹配高中低三级康复训练方案；智能问答系统基于专业知识图谱，提供实时咨询服务。

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团队成员：李子枭于子涵朱聪杰指导教师：朱俊江张远辉参赛单位：中国计量大学机电工程学院

基于大模型技术的高速泵智能运维系统

项目背景：高速泵属于复杂机电系统，温度、压力、振动等异常常由多因素引起，单一信号难以准确判断。·技术亮点：融合AIAgent ^ + RAG技术，在任一信号异常时自动联动相关信号排查，智能推断故障部件并生成报告，实现多信号协同诊断与源。

\bullet 核心优势：

1.支持不同型号泵的差异化推理分析；
2.动态调用分析工具，提升运维效率；
3．自动生成PDF报告，助力高效沟通。

\bullet 应用成果：经浙江某泵业公司两年测试（4种型号、30组故障数据），系统报警准确率最高达 9 7 % ，专家评分 8 . 9 / 1 0 . 。运行稳定，已具备配套出货条件。

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团队成员：麻林森、马诚烨指导教师：耿俊浩参赛单位：西北工业大学

“智询”：基于大语言模型的云端协同制造智能报价系统

“智询”系统以大语言模型（LLM）为智能中枢，融合EW-AAG增强型轻量化特征识别技术，打造零门槛智能报价解决方案。核心功能包括：

1、支持STEP/STP零件模型上传 ^ + 自然语言加工需求输入，实现“分钟级”报价；2、构建语义一参数桥梁，自动解析报价加工专业描述，精准提取工艺参数；3、系统内置了智能纠偏机制，会主动通过自然语言与用户进行交互确认，从而在保持轻量化计算的优势下，确保了高精度要求，使得系统既快又准；

系统基于开源技术栈构建，无需高端硬件，大幅降低小微制造企业使用门槛推动制造业数字化平民化，为“AI ^ + 制造”落地提供可复制范例。

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团队成员：李梦寒冉瑞曦郭宵涵
指导教师：李万秀
参赛单位：上海海事大学

“声”临其境：多模态驱动的智能台词标注系统

一、项目介绍

传统说话人识别技术适用于电话、会议等“受控场景”，但在影视剧场景中面临环境复杂、多模态依赖、开放集合问题和时序一致性差等核心挑战。“声”临其境以《开端》为例，构建“场景分组+动态融合+语义校正”三模态协同系统，系统融合语音识别、说话人聚类、人脸追踪，实现了音视频信息的深度互补，确保台词与角色身份匹配。具备良好的通用性与可扩展性，为影视后期、短视频生成等应用提供了高效、智能的解决方案。

二、模型框架

本项目提出的多模态驱动的智能台词标注系统整体架构如图一所示，视频侧由前后文驱动进行场景拆分通过人脸识别锁定场景中的说话人，在之后音频聚类中提供说话人权重，音频侧由滑动投票将电视剧音频进行移动窗切分，提高分类鲁棒性，最后文本侧由Deepseek对台词文本进行上下文情景建模，修正错误分类

图1“声"临其境多模态整体架构

三、前后文场景驱动

说话人多、弱相关特征集合 说话人少、强相关特征集合场景切割
AI关系挖掘 書善 \*Text1：“师傅，我要下车！ “师妈，我费下车！ “我们陷入到了循环” “流动，车上有流端！”Text2，“我们阳入到了循环” Scene1 Scene2 SceneNTextN：“流纸，车上有流！

“声”临其境从多个模态对说话人进行建模，充分利用电视剧场景多模态信息，通过对电视剧进行场景分割，有效节约模型的计算成本，避免过多说话人带来的干扰，图2为效果可视化展示。

四、动态参考库

电视剧场景中通常存在“主角少、配角多”的结构性特征，少数主要角色出现频繁，而大量次要角色的语音样本数量极少。这导致训练数据呈现显著的长尾分布。图3为视频端利用AdaFace实现场景级人脸识别，通过动态权重进行跨模态语义对齐为每一幕场景构建自适应参考库。

图2前后文场景驱动建模

图3动态参考库<br>五、滑窗-投票识别 <br>图4场景自适应音频识别框架

针对电视剧场景中短音频识别困难与高音色变异性导致的过拟合问题，图4为音频端提出基于聚类的自适应识别机制：首先对同一场景音频进行聚类以实现语音分布建模；对长音频采用滑动窗口采样策略增强时域多样性；对每个聚类内音频利用参考库进行音频分类，并引入投票机制抑制局部频段偏差，实现稳健的说话人决策。

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团队成员：曹扬 李俊达孙一博指导教师：陈亚军参赛单位：西安理工大学

智能印品实时质检与配准系统

本项目设计并实现了一套部署于嵌入式平台上的印品图像实时质检与配准系统，面向印刷图像在生产过程中的定位精度检测与内容一致性核验问题。系统以JetsonNano开发板作为核心计算平台，结合高清工业摄像头进行图像采集，构建轻量级、高鲁棒性的图像配准算法，实现对单张印品图像和连续视频流与参考图像之间的快速匹配与精确对齐。通过对图像配准误差进行分析与可视化反馈辅助识别印刷品在位置、角度、缩放等维度的偏差，为后续质量判断与缺陷检测提供数据基础。

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团队成员：王嘉豪吕宗煜吴建李瑞文
指导教师：蔡文杰
参赛单位：上海理工大学

引入

心龄智探——基于AI-ECG的年龄预测与生活习性分析一体化平台

·基于深度学习技术挖掘ECG信号中的隐含年龄特征，我们构建了AI-ECG心脏年龄预测模型，实现了非侵入、低成本、高精度的心脏"增量年龄"评估，应用于生活干预和行为指导，为个性化心血管风险预警提供创新解决方案。

总体研究

问题引入

核心模型

直观表明了心电图所体现的心脏生理状态的变化与年龄密切相关

方法与架构

结果与对比

技术创新

创新信号预处理自适应损失优化

预测模型架构国窗 Pledte DerseOayebyeLagksek Lagb/2slC Legk/2s. LSENet通道 ].5.5注意力机制

预测模型进一步应用于生活习惯分析的结果上海新华医院生活习惯数据库（PLHDB)由上海新华医院创建，收录74名健康个体的12导联心电图数据，涵盖23-73岁人群AISCCC数据（AISDB由广东省计算数学研究所构建整合年龄（50-83岁）、性别、12导联心电图及生活习惯数据

心拍波形分割及缩放结果

软件应用健康管理

一体化平台

心电图采集与适配

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团队成员： 俞可扬石亿豪孙文龙指导教师： 冯爱民李丕绩参赛单位： 南京航空航天大学

工业缺陷通用检测垂域大模型一智域通检

本作品针对工业异常检测（IAD）中“大模型基座与工业数据稀缺矛盾、缺陷语义理解不足、场景适配效率低”三大核心痛点，研发工业缺陷通用检测垂域大模型，助力智能制造质检升级。依托团队Bi-Grid等成熟技术基础，打造三大创新模块：可控异常生成引擎融合GAN与扩散模型，生成高保真缺陷数据；跨模态融合架构结合视觉专家模型与LLM，实现缺陷细粒度识别、成因解析及多轮交互；链式推理 ^ + RAG方案支持模型快速泛化与动态迭代。原型系统含模型对话异常检测（上传图像生成热力图定位缺陷）与工业图像合成(多模型可选生成样本)功能，已在PCBA制造、新能源电池等场景验证，检测AUROC超 9 7 % ，可降低过检漏检率，提升产线响应速度，具备强落地性与市场价值。

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团队成员：张山甲吴子贤杨俊棋指导教师：张智夏桂华参赛单位：哈尔滨工程大学

"声控智舰·百艇一脑

基于大模型的智能无人艇集群协同系统

项目简介

本项目旨在解决当前无人艇编队应用中存在的智能化程度不足、人机交互门槛高、协同效率低等行业痛点。我们创新性地引入语言大模型作为交互核心，构建了一个“岸基大脑”与“艇载小脑”协同的颠覆性架构。操作员可通过自然语言下达战术意图，“大脑”即时理解、推理并生成安全可靠的结构化指令，通过数字孪生系统进行仿真预演后，下发给各无人艇执行。这不仅极大降低了操作复杂度，更实现了从“被动响应”到“主动协同”的智能化跃迁，真正做到了“百艇一脑，如臂使指”。

四大核心创新

①

用

大模型意图驱动 主动式数字孪生

几何映射集群 分布式安全机制

将自然语言转化为精确的机器指令，实现“所说即所得”。

从“被动镜像”到“主动参谋”，在指令下发前预演，确保安全。

高效低耗，鲁棒自愈。用少量参数驱动百艇协同，实现复杂变换。

融合智能评估与互避算法，实现“硬约束保安全，智前馈提效率”。

系统与成果展示

广阔应用领域

o 田 回 M 个联合作战 地形测绘 环境监测 应急救援 风电运维

智海星航队引领无人艇协同控制新范式

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阿 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能创新实践累突 创新大赛·2025

团队成员：刘振威张博楠游鸿儒何彭
指导教师：陈厅
参赛单位：电子科技大学

超声感知协同智能大模型的电力设备诊断平台

新型电力系统运维面临多源数据异构融合壁垒、算法跨场景复用性不足及决策响应滞后，本项目硬件端部署工业级抗干扰多源传感终端，实现设备状态的高精度监测与多维度数据采集；算法层创新提出“多维数据差异对齐 ^ + 双向动态耦合”故障诊断算法，诊断精度突破 9 8 % ，并构建融合型多智能体协同框架，通过动态分组策略与“健康度-关联度”双维度容错调度机制，以多智能体协同与大模型训练技术为支撑，全面覆盖故障诊断全流程智能需求，达成多场景、多类型故障的精准识别。系统采用软硬一体交付模式，经 3 0 0 0 + 台电力设备规模化验证，非计划停机率下降超 6 0 % ，设备年检修成本平均节省8-12万元，经济效益显著。团队累计发表学术论文7篇，申请及授权专利7项，凭借技术创新性与落地价值，斩获国际人工智能创新大赛亚军、京津冀创业交流大赛亚军等多项奖项。目前项目持续推进产业落地，深耕电力运维数字化升级赛道，以技术创新赋能产业价值提升。

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团队成员：孙露露范元夏张佳蕊指导教师：赵凡参赛单位：西安理工大学

嵌入式农作物有害动物入侵监测与仿天敌声音驱离系统研究背景

动物入侵问题严重威胁农业生产，每年导致全球粮食减产及巨大经济损失。传统动物防治手段存在显著缺陷。人工巡查效率低成本高；化学农药易引发害虫抗药性且污染环境。现有动物驱赶装置缺乏对入侵动物的智能识别能力，难以精准防控。

动物保护法的实施给农田入侵动物的防治带来了挑战。选择环境友好型技术驱赶农田入侵动物，成为亟待解决的问题。

创新点

硬件系统创新：基于嵌入式开发板RDK×5，开发轻量化、低功耗监测与驱离系统，集成多组件，实现全天候自动化运行。

作品介绍

·基于改进轻量化的入侵动物检测模型：改进YOLOv11，以GhostConv替换卷积核，引入CBAM聚焦关键特征，结合BPU并行算力确保在RDKx5上实时运行。

·基于动物行为学的仿天敌声音数据库设计：构建涵盖多种有害动物的仿生天敌声波数据库，筛选“恐惧声波”，通过监测动物免疫反应动态切换声波，实现精准绿色驱离。

智能感知-驱离联动控制策略：采用非对称联动机制通过目标跟踪与PID算法动态调整云台方向，聚焦声波能量于目标区域，兼顾驱离效率与环境保护。

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阿 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能中国研究生创新实践系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：李扬王怡雯罗佳怡刘昊
指导教师：赵凡
参赛单位：西安理工大学

面向循环水产养殖的水质监测与智能投喂系统研究背景：

>工厂化循环水产养殖成为现代渔业发展重点：传统水产养殖受粗放模式制约，工厂化循环水养殖驱动产业向精细化、智能化转型。

精准投喂是循环水产养殖发展的核心需求：传统投喂方式忽略水质与鱼群动态、仅单维度投喂的局限，需融合水质与鱼群行为的关联数据才能突破技术瓶颈。

系统实现：<br>技术方案：

创新点：

>多元融合智能硬件系统：构建基于水质数据与鱼群行为的精准投喂闭环方案，同步采集水质参数与鱼群行为数据，构建多维度决策模型，实现自主智能化投喂。

基于鱼群密度分布估计的行为量化方法：通过基于FIDTM的密度分布估计模型，提取鱼群分布特征，结合差分法动态追踪觅食行为，实现投喂需求精准量化，助力精准决策。

水质异常动态预警机制：利用基于通道-时间注意力LSTM-ED模型预测水质溶解氧变化，结合实时数据建立预警体系，克服传统方法对水质恶化响应滞后问题。

多元数据融合自适应投喂决策：采用“试探 ^ + 模糊”双阶段模式，先以试探投喂刺激鱼群聚集、获取初始状态，再依据鱼群动态反馈与水质参数，智能决策单轮多次投饵量，达成精准投喂。

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团队成员：徐未凡刘康硕蔚明航薛超悦
指导教师：宁纪锋张绘芳
参赛单位：西北农林科技大学

基于无人机遥感的荒漠植物智能监测及系统

荒漠灌木林在防止土壤侵蚀、涵养水分和改良土壤等方面具有重要生态作用。当前智能监测，多局限于单一环节，缺乏针对灌木形态的专用算法，依赖高性能设备，难以轻量化部署，也缺乏“监测-分析-决策-评估”的完整闭环。

本项目提出改进的YOLOv8n模型，可高效识别小目标植株（冠幅 { \bf \ddot { \varepsilon } } [ { \bf > } 0 . 2 \mathbf { m } ），结合RTK定位数据生成物种分布热力图，支持生物多样性保护与濒危物种保育。在此基础上开发的数据管理系统，集成数据存储、模型管理与结果展示，构建完整的生态监测闭环，推动荒漠生态保护与科研管理向“精细化转型”，为荒漠化防治提供技术支撑与决策依据。

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包 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能创新实践累突生 创新大赛·2025

团队成员：刘永剑张鳐赵其威齐明扬
指导教师：王伟薛冰
参赛单位：哈尔滨工程大学

智驭共济-复杂场景下的全域人机智能协同导航定位与作品背景 探索系统

在当今紧急任务行动中，常常面临环境变化未知、结构复杂、干扰因素交织等突出问题。其中导航定位与探索作为任务开展的关键支撑技术，在复杂或突发场景中更是发挥着核心作用。2021至今我国复杂任务场景下目标导航定位功能不足与失效导致多起事故发生，间接经济损失高达340亿元。提升复杂环境导航定位与探索能力，刻不容缓！

作品难点

系统组成

定位与定向难：地形遮蔽与磁场扰动使定位与定向精度难以保障

视觉惯性模块感知环境图像与运动信息

部署难：任务区域内定位基站无法提前部署，任务实效性难以保障

GNSS卫星模块测量导航卫星信号传播时延与多普勒频移

切换难：互异的区域内外定位策略，过渡时定位将精度大幅衰退。

LoRa模块

终端与基站之间的双向通信

磁力计模块测量所处场景的磁场强度

探索难：未知环境与感知不确定性使自主探索精度与安全性难以保障

UWB测距模块

建图难：建图高重建误差与长延迟影响系统响应速度和任务执行效率

确定终端与基站 之间的几何距离

边缘计算模块数据处理算法实时解算

作品图片

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回 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能创新实践系列大赛 中国研究生 创新大赛·2025

团队成员：孟佳贝郭润鹏张茂麟指导教师：朱远平付莉参赛单位：天津师范大学

智古--古籍研究全栈agent

“智古"是一款面向古籍研究的全栈智能助手，融合多模态大模型、Agent技术和幻觉检测机制，提供从数据处理到用户交互的端到端解决方案。

基于丰富馆藏，系统集成自然语言处理、计算机视觉与多Agent协同，实现智慧问答（多模态交互）、私人古籍馆（智能管理收藏）、古籍图像修复、古文智能翻译、高精度OCR、繁简转换及智能标点等七大功能。

创新点在于Agent全能助手可智能分解执行研究任务，并结合RAG与LLM幻觉检测修正问答，显著提升准确性与可靠性。采用多教师知识蒸馏与检索增强生成架构，为学术研究、文化保护和教育应用提供可信技术支撑。

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团队成员：张浩天袁一博叶茂康刘航空
指导教师：袁天然
参赛单位：桂林电子科技大学

数智齿护-面向口腔多模态数据的辅助诊断系统

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回 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能中国研究生创新实践系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：余楠王以鼎范子涵刘欣
指导教师：王军卢定泽
参赛单位：西安工程大学

双阶段多模型融合射线底片缺陷检测系统

本项目针对工业射线底片人工评片效率低、误差大等痛点，提出“SSH-YOLO11s+BP”双阶段多模型融合方案：先以改进YOLO11s实现5类焊缝缺陷快速定位，再用轻量化BP网络对易混的气孔/夹渣缺陷进行二次识别，结合滑窗策略、WBF融合，在自建的1700张X射线数据集上mAP @ 0 . 5 达0.956，召回率 9 2 . 1 % 模型仅 1 4 . 2 ~ { M B } ；配套PyQt5可视化系统支持批量检测、结果导出及工业接口，为无损检测智能化升级提供高精准、可落地的轻量解决方案。

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⑤PPC 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展中国研究生人工智能创新实践累突 创新大赛·2025

团队成员：崔家健刘彦浩李沂燃石浜卉
指导教师：宁姗
参赛单位：黑龙江科技大学

智识豆荚 大豆豆莱智能识别系统

本项目结合大豆表型信息精准获取需求，构建了一套基于深度学习与多视角图像处理的智能识别平台。系统在YOLOv11-OBB模型基础上引入CBAM和C2f_CA注意力模块，并新增P2检测层，提升了小尺度、密集及旋转豆荚的检测精度。结合SIFT特征与RANSAC几何验证的跨视角匹配方法，解决了同一豆荚多角度重复计数问题，实现唯一性识别与统计。实验结果表明，该系统的识别准确率 90 % 以上。系统支持图像批量导入、检测结果可视化与数据导出，适用于育种科研、田间测产等方面。

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阿 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能中国研究生创新实践系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：郑梓彬李维华参赛单位：桂林电子科技大学

基于双时相地表检测的低空飞行风险分析系统

【项目简介】

随着“低空经济”飞速发展，无人机与eVTOL应用日益广泛。与此同时，低空飞行航线也面临地表环境持续变化的严峻挑战，如扩张的水体、新增建筑、人群密集等因素已成为飞行过程中的潜在风险。本项目构建了一个从“视觉感知-智能分析”的闭环风险识别方案，利用双时相地表变化检测的语义分割图生成语义转移矩阵，将“视觉事实”输入DeepSeek-V3，结合“低空安全规则库”驱动LLM进行高效率的风险推理。为航线提供高频、低成本、全自动的“健康体检”

飞行航线中的痛点 总体方案双时相图像
地表变化 血 陆地积水 体造成航线的性不 飞行影响 时相1图像 > 深度学习模型 时 H > 设计规则 A → 航线中【潜在风险』deepseek人群密集 时相2图像 双时考虑人员安全为第一线 变化区域的 转移矩阵语义分割图新增建筑 导致飞行净空受限、避 时相2图像障冗余度下降 算法部分创新 跨时相注意力增强 at_sa官 Spsad6.C4 8512.1LH新长乔木 183 馆12.16,15造成净空暂时的侵占 日 自 C4的差异引导的残差融合 (R.512.5.160 +\*\*\*\* \*\*\*\*\*\*\*\*\*地表秀化 反光与热扰动增大而使 对比算法 ChangeManba ScanNet SMNet
K 视觉相机感知稳定性下 （在SECOND数据集上） 值 提升 值 提升 值 提升降 指标 F1 =67.58% 64.10% 3.48% 63.66% 3.92% 60.34% 7.24%mloU=74.52% 73.61% 0.91% 73.42% 1.10% 71.95% 2.57%
LLM部分特色 E安安物5时附1路径： 可视化统计分析A1分析工智研/与/dme/data/Second/est/m1/118 提供： SiliconFlow选择时租1面像 Base URL:https//psiiconflow.n/
输入一转移矩阵一有据可依 时图2路径： 模图： deepseek-ai/DeepSeek-V3工智研创/地表测与型/dome/data/Second/test/im2/118 API Key: .\*.\*\*..\* \*\* \*\*\*.\*\*\*.\*选择时相2图像 温度： 0.20 ：定义角色 GUI : 择模权重 安全单（/起点） □中文字体： 1）净空受限：低接镇被一建筑（23151像索）、乔木一建筑（13015像素）合计占比13.8%，新增建筑可能强占航线fonts/SourcetanSansCN-Regular.ot 化/反光：但绩植被一非植被（3861像），乔木一非植被（14303像素）会计占比20.3，地表化可界面 择中文字体 欧光平扰
规则 飞行风险减少幻觉 像元分辨率（m/px）： 0.5 ：原299像素水体全失，可能影响依数水面反的导肌设备。 高风脸（变化占比5587%）：①建筑英净空侵占总量达36166像素：②硬化转移起5万像素：③水体消失星地时量小运行推理 87证实可意，优先处置建筑导出PDF报告决策逻辑 变化调值： 0.500复形态学后处理 小（04316的操作： 无 大小： 2区（0/2-1）式点3)原水体位置（299像索)按查地面标识完股性。退： 1: 不确定性与复排建？1）建筑一非被（37712索）认是折还分类误输出 文本输出 可读性高 开始推理 动选择CUDA/CPU, 51021235 共按需启用AMP ，核

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团队成员： 商安震屈泽平曲志远

参赛单位： 辽宁工程技术大学

基于YOLOv12人体姿态识别与多模态AI的智能减脂平台

针对当前健身应用指导不准、体验割裂的痛点，我们打造了一个基于多模态AI的个人健康管理平台。项目以自研的高精度姿态识别算法为核心，结合大模型与领域知识库，实现了从制定减脂计划、提供精准运动识别、智能饮食推荐及减脂轨迹数据追踪的一站式解决方案。

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团队成员：王铖付庆文指导教师：杨淑洁参赛单位：浙江海洋大学

基于深度视觉感知的香芋种苗姿态自调整种植设备

作品简介：本项目针对小香芋种植中芽尖定向精度低、早期病害筛查缺失及劳动力成本高等问题，研发了一套集智能感知与精准作业于一体的自动化种植系统。

方案设计：系统通过深度学习视觉分析香芋外形与病害，实现智能选种与播种；并借助环境感知，在田间实现自适应避障与播种参数动态调整

创新点：

1.采用RGB-D相机与改进YOLOv10模型，实现芽尖三维朝向精准识别。
2.基于轻量化MobileNetV3网络，在种植前实时识别病态种苗，实现病害源头拦截。
3.融合激光SLAM与分层路径规划，实现田间自主导航与动态避障。
4.创新机械结构设计，实现种苗定距输送与多工序精准协同作业。

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团队成员：杨恩慧张明明李宇璐崔智博
指导教师：胡桥
参赛单位：西安交通大学

水下探测处置一体化自主作业机器人

【项目简介】

针对海洋开发中水下机器人“探测精度低、作业精度差、依赖人工操作”的技术痛点，本项目研发全球首款适形水下探测处置一体化作业机器人（CI-AUV），开创性地融合了AUV流体外形与ROV的双机械臂，兼有远距离高速航行和智能自主作业的功能。通过声光融合探测技术，实现了海底小目标高精探测；设计流线型机身融合平台抗扰算法实现了12节航速与 0 . 0 3 \mathsf { m } 悬停精度；进一步研制双机械臂，配合智能抗扰算法与双目视觉YOLO模型，实现末端5mm操作精度。构建的“探测-悬浮-作业”体系，在动态目标干预、智能巡检等方面有着广泛应用。

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团队成员：周泽豪曾泽亮张鹏举邬长倜
指导教师：张磊
参赛单位：华东师范大学

FedMamba：基于联邦学习和Mamba的车联网异常检测系统

车联网威胁日益突出的背景下，现有车联网异常检测方案存在准确率低、隐私泄露、隐私计算效率低等问题。针对这些问题，本项目主要贡献如下：

(1)首创联邦学习车联网异常检测框架FedMamba，凭借线性时间复杂度和选择性扫描机制，显著提升检测效率与准确率。
(2)提出多层次时序特征增强机制，从局部、统计与全局三个维度全面捕获时序异常特征，提升对复杂攻击行为的检测能力。
(3)创新设计可验证联邦同态聚合算法，结合阈值Paillier同态加密与同态哈希等技术，确保隐私计算高效且模型聚合过程安全可信。
FedMamba异常检测准确率达 9 9 . 1 2 % ，与基线算法相比准确率提升 . 7 . 3 % ，并兼具隐私保护与抗合谋攻击能力。同时，系统提供实时监控、攻击分析、联邦训练管理等实用功能。

FedMamba框架<br>增强时间差分编码机制

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团队成员：李晓龙易明辉李春远詹程鸿
指导教师：董荣胜李凤英
参赛单位：桂林电子科技大学

教学案例生成系统-MetaMark

系统创新性地以“抽象一理论一设计”三形态范式为指导，采用CTKG（计算三形态知识图谱）建模和ATD-PlanRAG方法引擎，重构课程逻辑并实现教学案例“生成一追一评价"闭环。在真实教学场景中实现典型教学案例的自动生成和闭环评估，提升教师备课效率与教学适配性。

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阿 中国研究生创新实践系列大赛线上成果展CPIPC 中国研究生人工智能中国研究生创新实践系列大赛 创新大赛·2025

团队成员：张掞森王振兴指导教师：王新文参赛单位：西安建筑科技大学