基于深度学习的硝基爆炸物荧光传感智能监测系统开发

研究人员针对传统硝基爆炸物检测技术依赖专业人员、自动化程度低的问题，开发了集成AIE（聚集诱导发光）荧光探针与PPYOLO深度学习模型的智能监测系统。该系统通过将光谱数据转化为RGB/HSV图像特征，实现99%识别准确率和1ms/帧的处理速度，为爆炸物检测提供了高效便携的无人化解决方案。

　　

在反恐安全领域，硝基爆炸物因其制造简便、破坏力强成为重大威胁。传统荧光传感技术虽具有高灵敏度优势，却长期受制于三大瓶颈：依赖专业操作人员、设备笨重昂贵、复杂光谱解析耗时。这些缺陷严重阻碍了其在现场快速检测中的应用，特别是在边境安检、重大活动安保等需要高通量筛查的场景。

针对这些挑战，江汉大学精密爆破国家重点实验室联合武汉工程大学的研究团队在《Cell Reports Physical Science》发表创新成果。他们巧妙地将聚集诱导发光(AIE)材料的独特光学特性与深度学习算法相结合，构建了名为"DL-FluoroSpectra Vision"的智能监测平台。该系统通过TPE-J荧光探针与硝基爆炸物的电子转移效应产生特异性光信号，再经PPYOLO模型处理转化为多通道颜色特征，最终实现多种爆炸物的同步识别与定量分析。

研究团队主要采用三项核心技术：1）设计合成具有扭曲三维结构的TPE-J探针，利用其RIR（分子内旋转受限）效应增强荧光稳定性；2）开发便携式采样设备集成365nm紫外光源和高精度光学相机，实现0.1s/帧的图像采集；3）构建基于PPYOLO的卷积神经网络，通过ResNet50-vd主干网络和特征金字塔(FPN)实现多尺度特征提取，最终达到99%的bbox_map（边界框平均精度）。

【AIE基荧光响应探针】
团队设计的TPE-J探针在THF/水溶液(f_w=90%)中表现出典型AIE特性，通过密度泛函理论(DFT)计算证实其扭曲构象可有效阻止分子堆积。当检测苦味酸(PA)时，探针溶液在30秒内即产生显著荧光淬灭，检测限低至8.8mg/L。特别值得注意的是，不同硝基爆炸物(o-NP、NB、TNT等)在Stern-Volmer曲线中展现出独特的线性关系，这为深度学习模型提供了差异化识别依据。

【便携高效采样装置】
自主研发的"FluoroSpectra Vision"软件系统将复杂光谱转化为RGB/HSV二维图像信息，建立颜色参数与爆炸物浓度的定量关系。测试显示，该系统对PA的检测准确率超过95%，且ΔE_f值计算证实其能有效区分浓度梯度变化。设备采用模块化设计，包含暗箱环境、UV光源和光学相机等组件，确保检测条件标准化。

【基于云的智能可视化系统】
PPYOLO模型通过558×418像素图像训练集学习目标特征，引入可变形卷积网络(DCN)增强识别鲁棒性。该系统创新性地将检测流程封装为云端服务，用户可通过网页交互界面完成爆炸物识别，处理速度达1ms/帧。特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PANet)的协同作用，使模型能同时处理R、G、B、H、S、V六种颜色通道信息。

【平台的普适性验证】
在混合干扰物(NH₄Cl、NaNO₃等)存在条件下，系统仍能保持对PA、o-NP等分析物的准确识别。通过分析39,990个通道数据点发现，不同爆炸物在HSV空间的色相(H)和饱和度(S)变化趋势具有显著差异，这种多变量拟合能力远超传统荧光光谱的单强度检测模式。

该研究通过深度学习方法成功突破了爆炸物检测领域的技术壁垒，其创新性主要体现在三个方面：首先，AIE探针与深度学习算法的跨界融合，实现了从"人工判读"到"智能识别"的范式转变；其次，云端部署方案有效解决了检测设备普及性的难题，使前沿技术能快速服务于基层安防需求；最重要的是，该系统建立的标准化检测流程为未来无人化监测平台奠定了基础。正如通讯作者Xunchang Wang教授强调的，这项技术不仅适用于反恐领域，其模块化设计思路还可拓展至环境污染物监测、危化品管理等更广泛的应用场景。