机械工程学院学术系列讲座第二讲：基于视觉传感器的冬虫夏草两阶段粗到精检测网络

9月22日，我院于机械楼315会议室举办“学术系列讲座”第二讲；本次讲座由我院24级硕士生夏子豪主讲，主题为“基于视觉传感器的冬虫夏草两阶段粗到精检测网络”。

讲座中，夏子豪同学详细介绍了自研虫草数据集的构建过程，数据集覆盖晴天、阴天、降雪、弱光、遮挡等多种野外情况。重点讲解两阶段由粗到细检测网络TCF‑Net的整体架构：（1）GL‑Former全局‑局部协同模块：采用十字窗自注意力完成全局长距离依赖建模，结合门控深度卷积注入局部空间先验，抑制复杂背景纹理淹没干扰，筛选潜在目标候选区域；（2）CRAD跨层反向注意力模块，利用高层语义特征作为引导，通过反向注意力机制修复浅层网络容易丢失的小目标细节特征，缓解小目标特征弱化问题。（3）展示了模块消融实验、与主流骨干网络、特征金字塔及SOTA算法的对比结果，介绍多场景测试与跨数据集泛化验证，分析不同光照、遮挡场景下模型的虚警、漏检表现。随后讲解部署到移动机器人平台上基于视觉传感器和Intel NUC实现野外虫草实时检测，满足嵌入式实时要求。

现场同学们跟随讲座积极听讲，针对模型建立和实验过程中遇到的疑问积极思考。讲座搭建起计算机视觉与机械工程的学科交叉桥梁，凸显多学科融合赋能智能装备的重要作用，帮助同学们理解机器视觉检测的跨学科理论，熟悉算法‑硬件一体化开发流程，为后续专业学习、科研实践打下扎实基础。