2025年3月12日下午14點，k8凯发国际與人工智能學院第五十五期研究生學術論壇在崇真樓南樓A4030成功舉辦。本次論壇由2022級研究生吳鵬飛、朱勝利，2023級研究生饒忠睿主講，學院研究生會主辦，學院楊凱老師出席了該論壇。

吳鵬飛同學分享的主題為「A No-contact RGB-D-based Measurement Method for Tree Barrier Clearance Workload in Transmission Corridors」。針對清障工程場景中背景複雜、干擾物多、光線條件不穩定的特點，他們提出了一種基於RGB-D顯著性檢測與點雲測距的樹木砍伐量核算方法。該方法分由兩個階段組成。在檢測樹樁橫截面時，結合RGB圖像與深度圖像進行檢測，並提出邊緣感知圖模塊豐富深度圖像的細節信息，同時，他們通過加入基於粒度的注意力機制增強特徵提取，最後結合樹樁點雲信息進行測量。通過實驗驗證，所提出的方法優於基線和其他四種最先進的方法，平均誤差在 0.05 以內。

饒忠睿同學分享的主題為「DBFENet: A Dual-Branch Frequency-Enhanced Network for c-VEP-based BCI Decoding」。他們的研究針對現有c-VEP腦機接口技術在複雜環境中信號解碼魯棒性不足的問題，提出了基於雙分支頻域增強網絡的新型解碼方法。該方法通過多尺度卷積模塊捕捉時域特徵，並利用DCT與投影Transformer提取頻域關鍵信息。實驗結果表明，DBFENet在自建和公開c-VEP數據集上均實現了領先的解碼性能，提升了高噪環境下腦機接口的穩定性和實用性。

朱勝利同學分享的主題為「Improving Real-Time Textile Defect Detection Algorithm for RT-DETR」。為解決缺陷類型不均衡及小缺陷檢測難問題，他們提出了一種基於改進RT-DETR模型的織物缺陷檢測算法。在頸部層引入GVBiFPN模塊，融合Slimneck與BiFPN，實現輕量化並增強小缺陷檢測能力；將可變形注意力變換器（CAT）引入AIFI，提升對不同大小缺陷的適應力；並用SlideVarifocalLoss替代GIOU損失函數，強化小目標檢測。最後採用剪枝，蒸餾的輕量化方法減少模型參數。