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近日，物理与电子工程学院电子信息团队在物联网领域顶级期刊《IEEE Internet of Things Journal》（中科院一区Top期刊，影响因子8.2）上发表题为《A Multiscale Model Based on Squeeze-and-Excitation Network for Classifying Obstacles in Front of Vehicles in Autonomous Driving》的研究论文。刘书志博士为论文第一作者和通讯作者，麻花天空唯美视频为唯一完成单位，2023级电子信息工程专业学生吴琰、李在硕，2023级应用电子技术专业学生肖宇参与了部分研究工作。

本成果聚焦自动驾驶领域中借助视觉技术识别车辆前方障碍物这一关键问题。研究发现，过往基于卷积神经网络（CNN）构建的障碍物检测模型，存在明显缺陷。一方面，它们未能充分考量图像各通道之间的差异，导致信息利用不充分；另一方面，面对不同尺度的障碍物，这类模型往往力不从心，难以精准处理。本成果创新性地提出了基于挤压与激励网络的多尺度模型（MSMSE），通过融入通道注意力机制，让模型能够敏锐捕捉到各通道的重要信息，同时融合多尺度图像特征，有效克服了以往模型在处理不同尺度障碍物时的短板。实验结果表明，相较于诸如 ViT 等主流模型，MSMSE 模型展现出了极为显著的性能优势，在自动驾驶障碍物识别的准确性、稳定性等关键指标上，均表现出显著优势。

物理与电子工程学院将进一步营造开放的科研生态、和谐的学术氛围，秉持翱叠贰理念，激励师生积极开展科研活动、跨学科合作与国际交流，将丰富的科研成果融入教学实践，将优质科研资源转化为育人资源，推动教学与科研同频共振、相互促进，为国家和地区的经济发展培养应用型创新人才。

供图：刘书志

供稿审核：张洁

审稿、编辑：侯伟、张淑芬

终审：孙磊