为更好服务江西省“1269”行动计划和东华理工大学“双一流”建设，充分调动广大教职工科研工作的积极性，助力学院学科团队建设和高质量发展，形成特色鲜明的团队和成果，特依托江西省放射性地学大数据技术工程实验室、江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心和江西省网络空间安全智能感知重点实验室3个省级科研平台，学院成立了3个学科团队。
（一）核地学信息探测与智能处理
1. 研究内容
（1）核地学信息探测技术与辐射环境评价机制研究。开展核辐射在线监测预警、核辐射场成因机理及迁移富集规律、仪器谱现场解析方法等研究，建立核地学环境监测方法及综合评价模型，形成系列智能核仪器，重点关注社会公众健康及示踪大气辐射环境活动。
（2）双能量透射图像处理与矿石智能识别分选研究。开展射线透射成像技术理论研究，通过融合计算机图像特征提取方法及识别技术，构建智能选矿模型，打造矿石智能分选系统平台，促进江西矿产资源在“高效益、低能耗、无污染”的生产中实现绿色低碳发展。
（3）铀成矿地学大数据分析与智能化预测技术研究。开展铀矿预测人工智能技术研究，构建地学大数据铀成矿要素智能识别模型，创新地学可视化和找矿预测方法，提高找矿预测的准确性和智能化水平。
（二）计算机视觉与图像处理
1.研究内容
（1）基于多模态视觉特征提取和融合方法。以图像、文本、视频等为载体，利用预处理、增强、复原、感知、理解等相关理论方法，采用深度神经网络和大模型等技术进行多模态视觉特征融合方法研究。
面向真实场景的感知优化和质量评估方法研究。基于核影像、遥感图像和高光谱图像等核地学图像，以人类视觉系统模型，自然统计特性，视觉显著性，感知特征，大模型技术等构建真实场景中的鲁棒质量感知模型。
（3）目标检测识别和目标定位跟踪方法。利用高速精密视觉成像与控制方法，研究视觉高速高精感知与控制理论技术。开展特种环境中符合人眼视觉系统的目标检测识别研究，以及特种环境中运动目标定位跟踪方法研究，实现对目标物体的姿态分析和高精度定位跟踪。
（三）网络空间安全与智能感知
1.研究内容
（1）大数据分析与建模。利用网络空间安全与应急技术、复杂网络威胁建模技术、网络主动防御、入侵检测技术和网络安全风险评估等技术，基于hadoop大数据框架，结合Eleastic Search引擎进行研究，具备海量数据存储、关联分析能力，并可通过集群等方式进行扩充，达到超大规模数据管理和快速查询能力的大数据分析平台。
（2）攻击溯源与应急处置。实时提取有助于威胁分析和追踪溯源的关键元数据，利用可视化技术形成以流量可视、潜伏威胁可视、威胁攻击链可视、统一检索及大数据能力等技术为主的追踪溯源和应急处置支撑体系，为安全专家的溯源分析提供有力支撑。
（3）智能感知与计算。开展基于设备的或无设备智能感知关键技术研究，以智能感知所采集的结构化与非结构化数据为对象，进行数据智能、计算智能、智能信息系统等层面的研究工作，实现以数据为基础、计算为手段的智能计算模型，以提高数据分析的效率和准确性，实现对数据的自动化学习和智能化处理，从而构建高精度态势感知平台。