华东师大信息与电子工程学院博士生王旭彬在国门边调试设备
中国版图最西端，红其拉甫国门矗立在帕米尔高原海拔5100米的冰峰雪岭之中。这里积雪终年不化，冬季气温零下40多摄氏度，氧气含量不足平原地区的一半。在这片“生命禁区”，一条连接国门与红其拉甫出入境边防检查站的126公里“孔道”蜿蜒其间，成为“中巴经济走廊”的重要关隘、“一带一路”桥头堡。
3月末的一个下午，华东师范大学信息与电子工程学院博士生王旭彬正顶着强烈的紫外线和高原反应，在国门边调试设备。这是他第六次来到红其拉甫——为了部署和优化一套适应极端环境的智能监管平台，他和团队成员一次次奔赴雪山之巅。
过去，孔道上的出入境车辆全靠民警跟车管理。随着共建“一带一路”倡议深入推进，红其拉甫口岸客流量激增，传统监管模式难以适应日益增长的通关需求。王旭彬参与研发建设的这套全天候自动化监管平台，破解了传统监管模式的困境，不仅解放了一线警力，更能在极寒缺氧环境中实现安保等级和通关效率的同步提升。
完成了一下午的户外工作后，王旭彬驱车赶回126公里之外的塔什库尔干县城驻地，继续处理数据。
2025年11月底，经过两个多月的集中攻坚，华东师大信息与电子工程学院吕岳教授团队为孔道量身打造的“雪域智巡”出入境车辆智能监管平台正式启用。基于沿线布设的摄像头网络，利用人工智能、计算机视觉和大数据分析等前沿技术，平台实现了对出入境车辆的全程无缝追踪和行为分析。
该项目由华东师大研究生院院长、信息与电子工程学院教授吕岳牵头，吕淑静教授负责项目具体实施，团队成员在图像处理、模式识别、人工智能等领域的科研积累，为开展高海拔复杂环境下的智能巡检研究奠定了技术基础。
华东师大研究生院院长、信息与电子工程学院教授吕岳（右）在项目现场讨论确定总体方案
“一定要做到全链条自主研发、自主创新、自主可控。”吕岳从一开始就对项目提出了明确要求。如今，项目真正做到了核心算法、系统架构和工程化部署方案均由团队自主设计研发，完全基于国产化设备进行部署。尽管国内此前已有智慧口岸、边境机器人等先例，但像这样社会车辆与监管车辆混杂、长达126公里全程不间断追踪的智能巡检，在全国尚属首个。
“雪域智巡”首创“固定摄像头盯全程+移动设备查死角+后台大脑做分析”三层协同模式，260余个摄像头24小时值守，后台服务器里，智能算法以毫秒级速度解析着海量视频流，对车辆进行行为分析，实时保障出入境车辆的运行安全，提高边检监管效率。
从“人工跟车”到“智能追踪”，从“肉眼识别”到“AI智判”，一条“智慧防线”在世界上海拔最高的“云端国门”悄然织就。
去年8月，吕淑静和王旭彬第一次踏上红其拉甫。站在孔道的起点，望着蜿蜒在昆仑山间的公路，俩人心里直打鼓：“这条路，真能用摄像头全覆盖吗？”
挑战来得比预想更快。项目部署到一半，团队发现一个棘手问题——设备大面积掉线，沿途260多个摄像头，实际在线率不足一半。
车一开进孔道，轨迹就“丢”了。在与边检站项目负责人深入沟通后，项目组决定双线突破：一边抢修硬件，一边从算法上寻找出路。
华东师大信息与电子工程学院吕淑静教授（中）与学生一起讨论
反复探讨中，团队的思路迎来关键转折——不必执着于“设备不掉线”，真正要守住的是“监管不掉线”。
方向调整了，“突破口”随之而来。经过一个月攻坚，团队成功研发出“动态补盲算法”。那晚，在红其拉甫驻地的王旭彬给吕淑静发去一段视频。画面里，一辆货车驶入孔道，途中多次经过故障摄像头区域，平台依然完整画出了行驶轨迹，全程未断。
当一个摄像头出现故障时，周边摄像头将自动“补位”，平台依靠时空逻辑自动推演并补全行驶轨迹。在目前只有三分之二摄像头在线的情况下，依然实现全程不间断监管。这一能力，在国内长距离边检孔道场景中是首创。
平台投入使用的初期，还遇到了一系列实验室里难以模拟的情况，比如山路弯道拥堵、沿线村庄临时停车、雪反光强、极端天气影响成像质量，甚至还有牦牛、羊群等干扰目标出现，都给识别和判断带来了挑战。对于这些“大自然”出的难题，团队一一给出了答案，通过反复的训练和校准，优化算法模型，不断提高平台在真实环境中的识别准确度和稳定性。
华东师大团队成员在红其拉甫出入境边防检查站机房调试系统
经过三个月的迭代，这次再来红其拉甫，王旭彬明显感觉到“平台比最初版本更准，也更快了”，平台的日均处理能力、异常情况自动报警准确率又实现了大幅提升。为了啃下这块硬骨头，团队5名成员先后13次奔赴红其拉甫，在孔道上来回奔波了10余趟。在高频往返、快速闭环中，实现了两个多月就将平台初步投入使用的“华东师大速度”。将党旗插在冰山国门上，为项目攻坚筑牢组织保障。项目的缘起，始于信息与电子工程学院党委书记夏冰赴新疆喀什红其拉甫出入境边防检查站的一次调研。了解到地方急需后，他迅速推动学院组建核心科研团队带着技术优势奔赴边疆，开启跨越山海的科研服务。学院党委坚持以党建引领促攻坚，推动党建工作与科研项目深度融合、一体推进，牵头与红其拉甫出入境边防检查站建立党建共建机制，为“雪域智巡”平台落地运行、长效优化提供了坚强保障。项目采用“前方部署调试+后方算法支持”协同模式，在前方工作的师生负责现场部署、联调测试、问题发现和数据采集，每天向团队汇报当天的工作进展、平台运行情况及遇到的新问题；后台承担算法分析和方案支持角色，一有阶段性成果，便与前方协同部署验证。“他们在前端提出‘实战需求’，我们在后台提供‘技术子弹’。”通信工程专业硕士研究生邢志远是团队中的算法性能优化工程师。针对边境口岸复杂的视觉环境，邢志远在两位老师的指导下，研发出了能够处理跨分辨率问题的车辆重识别算法，创新采用“多尺度特征融合”技术，即便在低分辨率图像下，依然能保持高匹配精度。回忆起第一次去红其拉甫，团队成员、硕士研究生陈政宇对强烈的高反记忆深刻，前三天持续头疼，睡觉总感觉胸闷气短，“幸好有边检站同仁们的照顾，他们及时让我吸氧，帮助我适应了当地环境，很快进入了工作状态。”红其拉甫出入境边防检查站民警姚星星（中）与华东师大团队成员红其拉甫出入境边防检查站民警姚星星全程参与了“雪域智巡”项目的推进。“华东师大的老师和同学们接力到来，与我们并肩作战，已经成为我们的家人。”他表示，师生们克服身体不适，加班加点投入工作，让项目在短时间内投入使用，这让站里所有工作人员都十分感动、敬佩。“最好的研究题目往往藏在最辛苦的一线。”“真正有价值的科研，不只是‘做出来’，更重要的是‘用得上’‘靠得住’‘经得起检验’。”“当科研成果超越了论文、代码和实验室，应用在祖国边疆、服务于国家安全，那种自豪感和使命感非常真切！”因为这个项目，团队的三位青年学子对科研工作有了新的认识，也更加坚定了他以青春服务国之大者的信心。来源 | 信息与电子工程学院 （集成电路科学与工程学院）
