鋼軌斷口上的細小灰斑，如何被快速精准識別？城市裡走失的寵物，怎樣擁有一張不可偽造的“數字身份証”？高敏感數據，如何在安全可信的環境中流動起來？內蒙古科技大學“智安通”大學生科創團隊，用一次次科研攻關給出了答案。

走進內蒙古科技大學“智安通”創新實驗室，團隊成員劉庭正在電腦前調試模型。屏幕上，一張張鋼軌斷口圖像被算法快速分區、標注，灰斑缺陷位置清晰呈現。這些不斷跳動的數據是實驗結果，更關系著軌道交通運行安全。

近年來，國內鐵路網絡持續發展，鋼軌斷口灰斑檢測成為保障行車安全的重要環節。傳統人工檢測依賴經驗判斷，存在效率低、主觀性強、誤檢漏檢率高等問題，難以適應鐵路質檢數字化智能化發展需求。

在楊文君老師、梁蘭英老師和劉新教授指導下，“智安通”團隊把目光投向工業視覺檢測領域，立志研發一套鋼軌斷口灰斑智能識別系統。

研發之路並不輕鬆。項目初期，現場圖像中光照不均、粉塵干擾、缺陷形態復雜等問題頻繁出現，模型識別效果並不穩定。團隊成員一邊採集數據，一邊調整模型結構和參數，常常為了一個邊緣識別誤差反復比對、通宵調試。

“剛開始，模型把很多干擾紋理也識別成缺陷，大家都很著急。”劉庭回憶說。為了提高識別精度，團隊圍繞圖像採集、邊緣精修、分區檢測和算法優化持續攻關，最終構建起十萬級鋼軌圖像數據集。經過多輪訓練優化，系統灰斑識別准確率達到96.45%，分區檢測准確率達到99.89%，檢測能力明顯優於傳統人工模式。

團隊進一步搭建了“圖像採集+算法識別+小程序交互+報告追溯”一體化體系，工作人員通過手機即可完成檢測、識別、記錄和報告生成，實現了從人工經驗判斷到智能輔助決策的轉變。

目前，該系統已在多家鋼廠焊軌基地落地試用，累計完成7000余次檢測，應用效果獲得企業認可。項目不僅能夠降低人工檢測成本、減少安全隱患，還可以通過數據積累和分析反向優化生產工藝，為軌道交通裝備質量提升提供技術支撐。

團隊的創新腳步並未停下。人可以通過指紋鎖定身份，城市裡數量龐大的寵物又該如何精准識別與管理？“智安通”團隊用兩年時間給出了答案：給寵物“刷鼻紋”。

在一次調研中，團隊成員張樂穎發現，傳統寵物身份識別方式存在可偽造、有創傷等問題，寵物走失、保險理賠、身份核驗等現實難題長期困擾寵物機構和養寵家庭。起初，團隊嘗試通過寵物面部特征進行識別，但寵物換毛、姿態變化、光線干擾等因素嚴重影響模型穩定性，研發一度陷入瓶頸。

轉機出現在2025年3月。調研文獻后，團隊驚喜地發現，貓狗鼻紋如同人類指紋一樣獨一無二、終身不變，是寵物天然的生物標識。

方向明確后，團隊迅速調整技術路線，聚焦寵物鼻紋識別算法。拍攝畫質差、寵物不配合、鼻紋區域分割難度大等問題接踵而至。團隊成員不斷優化數據採集流程，合規採集多場景樣本，基於優化輕量化模型，並搭配自研CNN雙校驗架構反復訓練，最終將識別准確率提升至99.98%。如今，該系統已在本地多家寵物機構試點應用，為寵物身份管理、走失找回、保險理賠等場景提供了新的技術路徑。

如果說智能檢測和寵物識別解決的是看得見的現實問題，那麼數據安全流通則面向更深層次的數字經濟發展需求。數據是數字經濟時代的重要生產要素，但高敏感數據如何在不同部門、不同機構之間安全流動？團隊用技術攻關探索出一條“可用不可見、可控可溯”的技術路徑。

走進實驗室，團隊成員連祎來正和大家一起調試“數據全鏈路隱私防護方案”的核心系統。一次調研中，他發現不少單位雖然積累了大量數據，卻因安全等顧慮，“不敢用、不能用、不會用”。這讓他意識到，數據安全不是簡單加一道防線，而是要建立自主可控、安全可信的數據流通基礎設施。

最初，團隊嘗試將加密、審計、權限控制等模塊分別部署到系統中，但由於不同架構差異大、數據格式不統一，密態計算與可信存証難以協同，系統進入真實場景后暴露出適配難、效率低、流程斷點多等問題。在劉新教授指導下，團隊重新梳理技術路線，形成“信創全棧可信一體機搭配數據安全流通管理平台”的研究方案，圍繞關鍵問題持續攻關。目前，已完成從技術預研、原型系統到行業試用的階段性驗証。在某政府部門試用過程中，數據協同效率由原來的2.5天縮短至10分鐘以內。

一項項成果的背后，是內蒙古科技大學堅持“以賽促學、以研育人”的生動實踐。團隊成員在真實科研項目中學習算法設計、工程開發和系統集成，在產業一線中理解社會需求、錘煉協作能力、提升創新本領。目前，“智安通”團隊已獲得科創競賽省部級以上獎項50余項，以及10余項發明專利和軟件著作權。未來，這支青年團隊將繼續深耕人工智能、數據安全等方向，為數字中國建設貢獻青春力量。（記者 白蓮）