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谢秋实

华中科技大学通信工程专业本科生,目前大三。

这里整理了我的科研论文与竞赛项目,涵盖数字文化遗产、无人机地面站、无线定位和嵌入式 AI。

谢秋实个人照片

作品

科研论文与竞赛项目;单击项目封面可展开功能汇总。

2025年10月—至今 · 研究项目
北京交通大学 北京大学 华中科技大学 La Trobe University 中国科学技术大学 AIGeeksGroup
VaseMuseum 古希腊陶器数字展柜

VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery

预计投稿至 NMI

共同第一作者

面向古希腊陶器的数字智能博物馆,融合多模态感知、三维推理、外部知识检索与推理时可靠性控制,为文化遗产问答提供更可信、可验证的解释。

VaseMuseum · 方法与验证Key figures from the research paper

VaseMuseum 系统架构
系统架构 · 感知、检索与可靠性控制
虚拟博物馆交互流程
交互流程 · 从藏品导入到数字展陈
虚拟博物馆界面
系统界面 · 3D 展品与可验证问答
VaseAgent 可靠性框架
可靠性框架 · Source / Response Control
VaseAgent 主要实验结果
主要结果 · 准确率、幻觉率与链接有效性
VaseAgent 消融与扩展性实验
深入评估 · 消融、扩展性与多维对比
2025年9月—2026年6月 · 嵌赛成果转化
华中科技大学 SPIE

Optical-sensing-oriented remaining useful life estimation of lithium-ion batteries using ALA-tuned VMD and a BiTCN-AM model

EECS 2026 · 3rd International Conference on Electronics, Electrical and Control System

EECS 2026 录用 · SPIE 会议论文集

独立第一作者

面向锂离子电池剩余寿命预测,以 ALA 自适应优化 VMD 分解参数,并结合双向时序卷积与注意力机制建模容量退化,在 NASA 与 CALCE 数据集上完成跨数据源验证。

锂离子电池剩余寿命预测ALA-VMD · BiTCN-AM · NASA / CALCE

ALA-VMD-BiTCN-AM 电池剩余寿命预测框架
总体方法 · ALA 参数寻优、VMD 分解与 BiTCN-AM 预测
标准 VMD 与 ALA-VMD 电池容量序列分解对比
自适应分解 · 标准 VMD 与 ALA-VMD 对比
NASA B0005 电池容量与剩余寿命预测结果
NASA B0005 · 容量轨迹与剩余寿命预测
CALCE CS2_38 电池容量与剩余寿命预测结果
CALCE CS2_38 · 跨数据集验证
0.01137NASA RMSE0 cycleNASA RUL 绝对误差0.00490CALCE RMSE99.93%CALCE R²
2026年4月—7月 · 2026年英特尔杯大学生电子设计竞赛嵌入式AI专题赛
华中科技大学 英特尔杯大学生电子设计竞赛

智驭低空枢纽(无人机地面站系统)

全国二等奖 第18/230名 前7.83%

项目队长

基于 Intel DK-2500 的多模态无人机地面站:用手势与视线生成任务,完成仿真规划、自主巡逻、目标识别、安全确认和全过程记录。

智驭低空枢纽 · 核心功能Six real system demonstrations

起飞 · 巡航 · 降落
姿态自检
仿真飞行
自由选点巡逻
手势 · 视线输入
火源 · 人脸 · 文字识别
多模态交互三维仿真自主路线规划低空巡检边缘视觉识别安全飞行管理
2026年7月—8月 · 2026年全国大学生电子设计竞赛(湖北赛区)
华中科技大学 全国大学生电子设计竞赛
数字钥匙实验系统整体实物
数字钥匙软件运行界面

基于无线通信的数字钥匙实验系统

湖北赛区一等奖 · 华中科技大学该题目唯一省一队伍

项目队长

基于 UWB ToF 测距、四天线 PDoA 测角和卡尔曼滤波,完成 4 位身份验证、三区域实时判定、迎宾声光提示与自动开闭锁。

2026 年为全国大学生电子设计竞赛省赛年,当届不设置全国赛;湖北赛区一等奖为该年度赛事的最高奖项。

数字钥匙实验系统 · 原理与验证UWB ToF / PDoA · Identity · Zone Control · Smart Lock

数字钥匙端与智能门锁端系统框图
系统闭环 · UWB 发送、定位接收、主控与门锁执行
双天线 PDoA 方位角测量原理
测角原理 · 到达相位差解算方位角
四天线 UWB 接收模块结构
接收结构 · 四天线基线与主控数据链路
数字钥匙实验系统完整实物
完整实物 · 120° 定位基站、门锁控制与上位机
数字钥匙开锁区运行界面
运行界面 · ID、距离、方位角、区域与门锁状态
数字钥匙系统程序流程
控制流程 · 验证、滤波、区域判定与动作
UWB 数字钥匙信标
数字钥匙 · 一键启动与 4 位身份信标
智能门锁执行端
执行端 · 声光迎宾、自动开锁与离区闭锁
定位精度与身份区域功能测试结果
测试数据 · 定位精度、身份验证与三区域功能
0.04 m最大距离误差2.3°最大方位角误差4 bit可设置身份 ID6 / 6功能判断正确
2025年4月—8月 · 第八届(2025)全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛芯片应用赛道
华中科技大学 全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛 瑞萨电子
报告中的智能烟雾检测系统铁盒特写

基于 RA MCU 嵌入式处理平台的智能烟雾检测系统与自适应 AI 阈值优化算法

全国总决赛二等奖 · 中部赛区一等奖 · 全国前3.97%

项目队长

在瑞萨 RA6M5 上部署轻量化烟雾时序预测网络,以双板卡分别运行 AI 预测与传统固定阈值方案进行现场对照,可提前 3–5 秒预警并将误报率控制在 0.5% 以下。系统采用低成本光学粉尘传感器与 MCU 本地推理,无需云端或高算力平台,兼顾预测性能、部署成本与离线可靠性。

智能烟雾检测系统 · AI 预测与低成本部署RA6M5 · On-device AI · Dual-board A/B comparison

全国总决赛双板卡对照展示方案
国赛方案 · AI 预测板与固定阈值板现场 A/B 对照
烟雾浓度采集与预测曲线运行界面
实时数据 · 浓度采集、5 秒预测与误差显示
智能烟雾检测系统简易展示版
简易展示版 · 显示、报警与传感器集成
智能烟雾检测系统内部 RA6M5 板卡
板端硬件 · RA6M5、粉尘传感器与声光外设
智能烟雾检测系统整体框图
系统闭环 · 采集、板端预测、显示与分级报警
烟雾浓度真实值、预测值与未来趋势曲线
时序预测 · 真实值、单步预测与未来趋势
轻量化神经网络 ROM RAM 与计算量
轻量部署 · 113,576 B ROM、65,536 B 峰值 RAM
烟雾检测预测与分级报警软件流程
软件流程 · 标定、预测、状态判断与声光报警
3–5 s相较固定阈值提前预警≤0.5%系统误报率70 msRA6M5 单次推理800+自采烟雾数据组

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