2026年6月15日下午，计算机学院网络与信息安全科研团队成员刘敏娜老师在学院会议室作了题为“SMMNet：面向无人机航拍图像的即插即用轻量化目标检测框架”的学术报告。

报告中，刘敏娜老师指出目标检测是计算机视觉“连接机器‘看见’与‘理解’”的关键技术，在自动驾驶、智慧安防、医疗影像和工业质检等领域具有重要应用价值。然而，无人机航拍场景中目标像素小、密集遮挡、尺度变化剧烈及环境噪声干扰，导致通用检测算法性能显著下降，且精度与速度难以兼顾，制约了实际部署。针对上述挑战，刘敏娜老师介绍了SMMNet轻量化检测框架，该框架以“即插即用、模块解耦”为设计理念，包含三大创新模块：结构化扩散特征提取器（SDFE）保留边界细节以增强小目标感知，基于Mamba的全局上下文聚合器（MRCA）以线性复杂度实现长距离依赖建模，以及掩码引导的贝叶斯框细化模块（MBBR）优化边界框回归并抑制误报。三模块协同构建了从特征增强到边界精修的技术闭环。

会后，团队成员围绕该框架在其他垂直领域的可迁移性展开了热烈讨论。本次活动为团队在无人机视觉检测领域的研究提供了思路，并为后续跨方向协作奠定了基础。