MMIE2026会议合影留念 史君涵摄影

【本站讯】近日，第9届机械制造与工业工程国际会议（MMIE 2026）在日本京都市同志社大学成功举办。机电工程学院2024级博士研究生冯启航受邀参会，并以“DMSG-YOLO: Dual-Stage Multi-Scale Gated Modulation for Underwater Instance Segmentation”为题，面向全球学者作了精彩的口头学术汇报，充分展示了我校机电工程学院在海洋智能感知领域的最新研究成果。

本次汇报紧密围绕海洋工程装备智能化发展的迫切需求，特别是针对水下机器人（ROV）、自主水下航行器（AUV）及海底固定监测系统在复杂水下环境中面临的视觉感知难题展开。由于水体对光线的强烈吸收与散射，加之悬浮颗粒干扰和低对比度环境，传统视觉算法在水下目标检测与实例分割任务中往往面临边界模糊、精度下降的严峻挑战。为此，冯启航提出了一种基于YOLO11n-seg架构改进的双阶段多尺度门控调制方法——DMSG-YOLO。该方法创新性地引入了多尺度特征提取模块与动态门控增强机制，有效抑制了水下噪声干扰，显著提升了模型对微弱目标的检测灵敏度与轮廓分割的精细度。这一技术突破不仅为水下目标的精准抓取、距离实时感知、结构损伤智能记录及几何尺寸测量提供了更可靠的视觉信息支撑，也为未来深海探测装备的智能化升级奠定了坚实基础。

汇报现场气氛热烈，DMSG-YOLO方法凭借其扎实的理论基础与显著的工程应用价值，引起了与会专家的广泛关注与高度评价。在问答环节，多位国际知名学者围绕水下复杂环境中的模型鲁棒性优化、轻量化部署策略、大规模数据集构建及其在海洋工程装备检测中的实际应用场景等前沿问题，与冯启航展开了深入交流与探讨。此次参会不仅拓宽了研究视野，也进一步提升了机电工程学院在国际学术舞台上的影响力。