Lightweight Multimodal Artificial Intelligence Framework for Maritime Multi-Scene Recognition

📄 arXiv: 2503.06978v1 📥 PDF

作者: Xinyu Xi, Hua Yang, Shentai Zhang, Yijie Liu, Sijin Sun, Xiuju Fu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-03-10

备注: 19 pages, 4 figures, submitted to Engineering Applications of Artificial Intelligence

💡 一句话要点

提出轻量级多模态AI框架，用于提升复杂海事场景识别精度与效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 海事场景识别 人工智能 轻量化模型 激活感知权重量化

📋 核心要点

  1. 纯视觉模型难以应对海洋环境干扰和复杂场景，导致海事场景识别精度不足。
  2. 融合图像、文本和MLLM分类向量，利用多模态融合机制提升模型鲁棒性和适应性。
  3. 实验结果表明，模型精度达98%，超越SOTA模型3.5%，并采用AWQ实现轻量化部署。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多模态人工智能(AI)框架，用于提升智能海洋机器人在海洋保护、环境监测和灾害响应等应用中的海事多场景识别能力。该框架融合了图像数据、文本描述以及多模态大型语言模型(MLLM)生成的分类向量，以提供更丰富的语义理解并提高识别精度。采用高效的多模态融合机制，增强了模型在复杂海洋环境中的鲁棒性和适应性。实验结果表明，该模型达到了98%的准确率，超过了先前的SOTA模型3.5%。为了优化在资源受限平台上的部署，采用了激活感知权重量化(AWQ)作为轻量化技术，将模型大小减少到68.75MB，同时仅损失0.5%的准确率，并显著降低了计算开销。这项工作为实时海事场景识别提供了一种高性能解决方案，使自主水面船只(ASV)能够在资源有限的环境中支持环境监测和灾害响应。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂海事场景识别问题，现有方法主要依赖纯视觉模型，难以有效应对海洋环境带来的图像质量下降以及复杂场景理解的挑战，导致识别精度不高，泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态信息融合来增强模型对海事场景的理解能力。通过结合图像数据、文本描述以及多模态大型语言模型(MLLM)生成的分类向量，为模型提供更丰富的语义信息，从而提高识别的准确性和鲁棒性。

技术框架：该框架主要包含三个模块：图像特征提取模块、文本特征提取模块和MLLM分类向量生成模块。图像特征提取模块负责从输入的图像数据中提取视觉特征；文本特征提取模块负责从输入的文本描述中提取语义特征；MLLM分类向量生成模块利用预训练的多模态大型语言模型生成场景的分类向量。然后，通过多模态融合机制将这些特征进行融合，最终输入到分类器中进行场景识别。

关键创新：最关键的创新在于多模态信息的有效融合。与传统的单模态方法相比，该方法能够充分利用不同模态的信息互补性，从而提高识别精度。此外，采用激活感知权重量化(AWQ)技术进行模型轻量化，能够在保证精度的情况下显著降低模型大小和计算开销。

关键设计：论文中采用了激活感知权重量化(AWQ)作为轻量化技术，在精度损失很小的情况下，极大地降低了模型大小。具体而言，AWQ通过分析激活值的分布，对权重进行量化，从而减少模型的存储空间和计算量。此外，多模态融合的具体方式（例如，使用注意力机制进行特征加权融合）以及分类器的选择（例如，使用支持向量机或神经网络）也是关键的设计细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该模型在海事场景识别任务中达到了98%的准确率，相比之前的SOTA模型提升了3.5%。同时，通过采用激活感知权重量化(AWQ)技术，模型大小被压缩到68.75MB，仅损失0.5%的准确率，显著降低了计算开销，使其能够在资源受限的平台上高效部署。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能海洋机器人领域，例如海洋保护、环境监测和灾害响应。通过提高自主水面船只(ASV)对复杂海事场景的识别能力，可以更有效地进行海洋垃圾清理、污染监测、溢油事件响应等任务，具有重要的实际应用价值和环境意义。未来，该技术有望进一步推广到水下机器人等其他海洋智能装备中。

📄 摘要（原文）

Maritime Multi-Scene Recognition is crucial for enhancing the capabilities of intelligent marine robotics, particularly in applications such as marine conservation, environmental monitoring, and disaster response. However, this task presents significant challenges due to environmental interference, where marine conditions degrade image quality, and the complexity of maritime scenes, which requires deeper reasoning for accurate recognition. Pure vision models alone are insufficient to address these issues. To overcome these limitations, we propose a novel multimodal Artificial Intelligence (AI) framework that integrates image data, textual descriptions and classification vectors generated by a Multimodal Large Language Model (MLLM), to provide richer semantic understanding and improve recognition accuracy. Our framework employs an efficient multimodal fusion mechanism to further enhance model robustness and adaptability in complex maritime environments. Experimental results show that our model achieves 98$\%$ accuracy, surpassing previous SOTA models by 3.5$\%$. To optimize deployment on resource-constrained platforms, we adopt activation-aware weight quantization (AWQ) as a lightweight technique, reducing the model size to 68.75MB with only a 0.5$\%$ accuracy drop while significantly lowering computational overhead. This work provides a high-performance solution for real-time maritime scene recognition, enabling Autonomous Surface Vehicles (ASVs) to support environmental monitoring and disaster response in resource-limited settings.