为促进人工智能技术与物联网领域的深度融合，助力教师科研交流与学科建设发展，计算机与软件学院物联网工程系于2026年9月14日顺利开展了科研沙龙活动。本次沙龙围绕“基于神经网络的多模态图像融合研究”主题展开，物联网工程系内全体专业教师参与了交流。

活动中，黄玲琳老师围绕多模态图像融合技术的发展背景、关键方法及应用前景进行了系统介绍。随着智慧城市、智能制造、无人系统等领域高速发展，单一传感器采集的信息已难以满足复杂环境下智能感知需求。多模态图像融合技术通过综合利用不同传感器的数据优势，能够有效提升图像信息完整性和目标识别准确性，为智能物联网应用提供重要技术支撑。

报告重点介绍了基于神经网络的图像融合方法，包括卷积神经网络（CNN）、Transformer网络以及注意力机制等深度学习技术在特征提取、跨模态信息交互和图像重建中的具体应用。通过自主学习不同模态数据之间的互补关系，神经网络模型能够实现更加精准、高效的融合效果。同时，报告结合物联网应用场景，探讨了轻量化网络设计、边缘智能部署以及多传感器协同感知等未来研究方向。

在交流环节中，参会教师围绕算法优化、模型部署、科研创新方向以及专业课程建设等内容进行了深入讨论。本次科研沙龙进一步拓宽了教师科研视野，深化了学科交叉交流，为后续开展人工智能赋能物联网领域研究与教学改革工作提供了有力参考。