報(bào)告題目：認(rèn)知驅(qū)動(dòng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)可信融合

報(bào)告摘要：隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展和普及，數(shù)據(jù)建模所面臨的數(shù)據(jù)類(lèi)型越來(lái)越豐富。在科學(xué)探測(cè)、醫(yī)療診斷、社交媒體分析、機(jī)器人等領(lǐng)域紛紛出現(xiàn)了海量的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)，不同模態(tài)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的有效信息往往是互補(bǔ)的、有差異的，其數(shù)據(jù)質(zhì)量也是動(dòng)態(tài)變化的。如何充分利用好低質(zhì)、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)中有效性是一個(gè)古老而又年輕的研究領(lǐng)域。本報(bào)告將系統(tǒng)梳理當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的發(fā)展現(xiàn)狀以及存在的問(wèn)題，分析介紹人腦在處理多感官數(shù)據(jù)融合時(shí)的柔性機(jī)制，并介紹當(dāng)前最前沿的多模態(tài)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)可信融合的模型、算法和應(yīng)用。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：胡清華，國(guó)家優(yōu)青/杰青獲得者。天津大學(xué)北洋講席教授，天津市機(jī)器學(xué)習(xí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任，CAAI粒計(jì)算與知識(shí)發(fā)現(xiàn)專(zhuān)委會(huì)主任，天津市人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)。從事大數(shù)據(jù)粒計(jì)算、多模態(tài)學(xué)習(xí)、不確定性建模和自主機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究，先后獲得國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、國(guó)家自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目、國(guó)家優(yōu)青/杰青以及國(guó)防項(xiàng)目的資助。在IEEE-TPAMI、IJCV、IEEE TKDE、IEEE TFS等期刊以及NeurIPS、CVPR、IJCAI、AAAI等會(huì)議發(fā)表論文300余篇，先后獲得黑龍江省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、天津市科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)和山西省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)。目前擔(dān)任IEEE Trans. Fuzzy Systems，自動(dòng)化學(xué)報(bào)、電子學(xué)報(bào)、智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)等期刊的編委。

報(bào)告題目：協(xié)同智能系統(tǒng)—助推AI大應(yīng)用

報(bào)告摘要：以機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、大數(shù)據(jù)分析等為代表的人工智能技術(shù)，已經(jīng)成為當(dāng)前各界爭(zhēng)相突破的焦點(diǎn)。特別是近期，人工智能大模型在解決復(fù)雜問(wèn)題上表現(xiàn)出了強(qiáng)勁實(shí)力。然而，人工智能技術(shù)大多只能在封閉集合、單一任務(wù)、單一場(chǎng)景境中運(yùn)行，面向跨地域、跨機(jī)構(gòu)、跨設(shè)備、跨場(chǎng)景的人工智能大應(yīng)用，還亟需發(fā)展多模型、多目標(biāo)、多任務(wù)等協(xié)同智能理論與系統(tǒng)平臺(tái)，更好的服務(wù)智慧生活和國(guó)防建設(shè)。本報(bào)告將介紹團(tuán)隊(duì)在研究和破解人工智能方法在計(jì)算、感知、決策和系統(tǒng)層次的高效協(xié)同理論與關(guān)鍵技術(shù)上的探索和進(jìn)展。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：公茂果，博士，二級(jí)教授，博士生導(dǎo)師，國(guó)家級(jí)領(lǐng)軍人才，IEEE FELLOW，西安電子科技大學(xué)黨委委員，人工智能學(xué)院黨委書(shū)記，協(xié)同智能系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任，教育部和陜西省創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，享受?chē)?guó)務(wù)院政府特殊津貼。主要研究方向?yàn)槿斯ぶ悄芾碚撆c方法、網(wǎng)絡(luò)信息感知與隱私保護(hù)、雷達(dá)與遙感智能系統(tǒng)，主持完成國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、國(guó)家863計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目和優(yōu)青項(xiàng)目等三十余項(xiàng)科研任務(wù)，發(fā)表論文兩百余篇，被引用兩萬(wàn)余次，H-index引用指數(shù)70+，入選中國(guó)高被引學(xué)者和全球前2%頂尖科學(xué)家榜單，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利三十余項(xiàng)，獲國(guó)家自然科學(xué)獎(jiǎng) 、教育部自然科學(xué)獎(jiǎng)等省部級(jí)以上科技獎(jiǎng)勵(lì)5項(xiàng)。先后擔(dān)任IEEE演化計(jì)算匯刊、IEEE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與學(xué)習(xí)系統(tǒng)匯刊、電子與信息學(xué)報(bào)等期刊編委，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)青工委主任等。

報(bào)告題目：多視角學(xué)習(xí)研究進(jìn)展

報(bào)告摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，在社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域涌現(xiàn)出海量的多視角數(shù)據(jù)。例如，購(gòu)物網(wǎng)站上的商品具有文字、圖像、視頻等多方面的描述信息。數(shù)據(jù)的不同視角間存在一致性和互補(bǔ)性特征。綜合多視角信息可以提升推薦、檢索、醫(yī)療輔助診斷等多種應(yīng)用的性能。本報(bào)告擬從多視角學(xué)習(xí)的基本概念、研究領(lǐng)域和范疇出發(fā)，結(jié)合報(bào)告人課題組的工作，介紹多視角學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的主要問(wèn)題和研究進(jìn)展，討論多視角學(xué)習(xí)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)和對(duì)未來(lái)工作的展望。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：管子玉，西安電子科技大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，國(guó)家優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者，陜西省青年科技新星。主要從事模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方向的研究工作。在數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索、數(shù)據(jù)管理等領(lǐng)域的高水平國(guó)際會(huì)議和期刊發(fā)表80余篇論文，包括TKDE、TPAMI、TIP、VLDB、SIGMOD、SIGIR、ICDE、CVPR、WWW、AAAI、IJCAI、SIGKDD等，合作出版學(xué)術(shù)專(zhuān)著1部。擔(dān)任IEEE TKDE、Neurocomputing等學(xué)術(shù)期刊編委，擔(dān)任領(lǐng)域內(nèi)高水平國(guó)際會(huì)議程序委員會(huì)委員或資深委員，如SIGKDD、IJCAI、AAAI、NeurIPS、ICML、ICLR、SIGIR等。

報(bào)告題目：面向開(kāi)放場(chǎng)景的學(xué)習(xí)問(wèn)題初探

報(bào)告摘要：作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究始終廣受關(guān)注。雖然目前的學(xué)習(xí)方法在很多領(lǐng)域都取得了一定的進(jìn)展，但它們大多基于“閉合世界”假設(shè)，即在類(lèi)別已知、標(biāo)注精確、分布一致的理想化公共基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練及評(píng)測(cè)。因此，得到的模型往往只在預(yù)設(shè)條件下的理想封閉環(huán)境中表現(xiàn)良好，而在現(xiàn)實(shí)的開(kāi)放場(chǎng)景及各類(lèi)復(fù)雜的非理想條件下，算法的效果大打折扣甚至完全失效。因此，為了讓機(jī)器學(xué)習(xí)方法真正“走出實(shí)驗(yàn)室”服務(wù)于實(shí)際任務(wù)，本報(bào)告關(guān)注開(kāi)放環(huán)境下的學(xué)習(xí)問(wèn)題，重點(diǎn)探討真實(shí)場(chǎng)景中常見(jiàn)的分布外數(shù)據(jù)、標(biāo)注噪聲、標(biāo)注缺失等問(wèn)題給模型訓(xùn)練帶來(lái)的困難，從而提高算法在實(shí)際應(yīng)用中的泛化性和魯棒性。相關(guān)工作發(fā)表于NeurIPS、AAAI、TPAMI、TMM等權(quán)威期刊或會(huì)議。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：宮辰，現(xiàn)任南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院教授、博導(dǎo)；獲國(guó)家級(jí)青年人才計(jì)劃、江蘇省杰青。已在世界權(quán)威期刊或會(huì)議上發(fā)表100余篇學(xué)術(shù)論文，主要包括IEEE T-PAMI, IEEE T-NNLS, IEEE T-IP, ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV等，另有7項(xiàng)發(fā)明專(zhuān)利獲得授權(quán)。 目前擔(dān)任IEEE T-CSVT副編委，AIJ、JMLR、IEEE T-PAMI、IJCV等30余家國(guó)際權(quán)威期刊審稿人，以及ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ICDM等多個(gè)國(guó)際會(huì)議的(S)PC member。曾獲吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎(jiǎng)、中國(guó)科協(xié)“青年人才托舉工程”、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)“優(yōu)秀博士學(xué)位論文”獎(jiǎng)、上海市自然科學(xué)二等獎(jiǎng)等，并入選百度發(fā)布的全球華人AI青年學(xué)者榜單。

報(bào)告題目：智能無(wú)人機(jī)視覺(jué)計(jì)算

報(bào)告摘要：智能無(wú)人系統(tǒng)依賴(lài)于多傳感器對(duì)周?chē)h(huán)境進(jìn)行魯棒的環(huán)境感知。團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了VisDrone大規(guī)模無(wú)人機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)平臺(tái)，包括可見(jiàn)光數(shù)據(jù)、雙光數(shù)據(jù)以及多機(jī)協(xié)同數(shù)據(jù)等，覆蓋目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、群體分析和協(xié)同感知等任務(wù)?；赩isDrone數(shù)據(jù)平臺(tái)，團(tuán)隊(duì)圍繞數(shù)據(jù)算力受限條件下的低代價(jià)學(xué)習(xí)范式、多機(jī)多傳感器不同步條件下的協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)理以及未知場(chǎng)景和類(lèi)別條件下的進(jìn)化學(xué)習(xí)機(jī)制開(kāi)展研究，未來(lái)將主要聚焦認(rèn)知啟發(fā)的智能無(wú)人系統(tǒng)協(xié)同進(jìn)化學(xué)習(xí)理論與方法，并在軍事安防等場(chǎng)景開(kāi)展應(yīng)用。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：朱鵬飛，天津大學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師，國(guó)家優(yōu)青。主要研究方向是智能無(wú)人系統(tǒng)協(xié)同進(jìn)化，已在IEEE TPAMI和IJCV等CCF A類(lèi)和IEEE匯刊發(fā)表論文60余篇。獲吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎(jiǎng)、黑龍江省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、天津市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)。主持科技創(chuàng)新2030—“新一代人工智能”重大項(xiàng)目10余項(xiàng)，入選2019年度天津市青年人才托舉工程以及2020年度天津市青年科技優(yōu)秀人才。構(gòu)建了大規(guī)模無(wú)人機(jī)視覺(jué)開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)VisDrone，包含超過(guò)2000萬(wàn)圖像/視頻幀和2000萬(wàn)目標(biāo)標(biāo)注，并在ECCV和ICCV組織五屆競(jìng)賽和研討會(huì)。

報(bào)告題目：多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的啟發(fā)式算法研究

報(bào)告摘要：實(shí)際工程中存在很多復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題和多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。這些問(wèn)題具有多目標(biāo)、多極值等特點(diǎn)，給已有算法帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)：很難在合理時(shí)間內(nèi)求出分布良好的Pareto 解集。我們以啟發(fā)式算法作為搜索工具，結(jié)合數(shù)學(xué)規(guī)劃和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的思想與方法，發(fā)展高效的優(yōu)化模型與算法。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：高衛(wèi)峰，西安電子科技大學(xué)教授，博導(dǎo)，副院長(zhǎng)，國(guó)家級(jí)青年人才，入選全球前2%頂尖科學(xué)家榜單，先后獲陜西省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)（兩次）、陜西青年科技獎(jiǎng)（獨(dú)立）、吳文俊人工智能自然科學(xué)二等獎(jiǎng)（第一）、吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎(jiǎng)（獨(dú)立）等。主要從事運(yùn)籌學(xué)、人工智能、多目標(biāo)優(yōu)化及其應(yīng)用研究，在國(guó)際主流期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，多篇論文入選ESI熱點(diǎn)論文和高被引論文。主持國(guó)家自然基金委、軍科委等20余項(xiàng)科研項(xiàng)目。兼任中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)數(shù)學(xué)規(guī)劃分會(huì)理事、中國(guó)仿真學(xué)會(huì)智能仿真優(yōu)化與調(diào)度專(zhuān)委會(huì)常務(wù)委員、陜西省工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)常務(wù)理事等。

報(bào)告題目：復(fù)雜系統(tǒng)建模仿真與智能優(yōu)化

報(bào)告摘要：近年來(lái)，美軍在“多域戰(zhàn)”、“馬賽克戰(zhàn)”等概念的牽引下，美軍不斷推進(jìn)其一體化防空反導(dǎo)體系建設(shè)，本報(bào)告將介紹美軍防空反導(dǎo)系統(tǒng)的建設(shè)發(fā)展情況，并圍繞防空反導(dǎo)任務(wù)中的大規(guī)模殺傷鏈設(shè)計(jì)優(yōu)化，介紹團(tuán)隊(duì)在該領(lǐng)域的一些研究進(jìn)展等。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：王銳，國(guó)防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院裝備管理工程系副主任，湖南省仿真學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)，中國(guó)仿真學(xué)會(huì)理事、中國(guó)管理科學(xué)與工程學(xué)會(huì)理事，主要從事復(fù)雜系統(tǒng)建模仿真與智能優(yōu)化研究，擔(dān)任TEVC、SEC、ESWA等期刊副主編，曾獲首屆吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎(jiǎng)、湖南省青年科技獎(jiǎng)、省杰出青年基金資助、教育部自然科學(xué)二等獎(jiǎng)（1）、中國(guó)仿真學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)（1）、國(guó)家優(yōu)秀青年科學(xué)基金資助等，入選軍隊(duì)高層次科技創(chuàng)新人才工程，榮立三等功1次。

報(bào)告題目：無(wú)約束視覺(jué)目標(biāo)智能感知與深度理解

報(bào)告摘要：面向國(guó)防軍事安全重大需求，報(bào)告人致力于研究無(wú)約束視覺(jué)目標(biāo)智能感知與深度理解，針對(duì)復(fù)雜要素耦合空間屬性關(guān)系挖掘與識(shí)別科學(xué)問(wèn)題，利用關(guān)鍵信息與關(guān)聯(lián)屬性驅(qū)動(dòng)的深度感知理解科學(xué)思想，提出了多模融合學(xué)習(xí)實(shí)例級(jí)目標(biāo)跟蹤、要素解耦學(xué)習(xí)屬性級(jí)目標(biāo)識(shí)別、因果嵌套學(xué)習(xí)像素級(jí)語(yǔ)義解析等算法，突破了目標(biāo)視覺(jué)觀(guān)測(cè)多變性、屬性耦合結(jié)構(gòu)多樣性、場(chǎng)景目標(biāo)復(fù)雜多元性等技術(shù)難題，后續(xù)工作擬圍繞復(fù)雜場(chǎng)景智能感知理解與認(rèn)知決策開(kāi)展拓展研究和創(chuàng)新實(shí)踐。承擔(dān)了國(guó)自然、軍科委等4項(xiàng)相關(guān)項(xiàng)目，技術(shù)成果在多個(gè)軍政要地和6個(gè)科技領(lǐng)軍企業(yè)獲得應(yīng)用，以第一/通訊作者在T-PAMI、CVPR等國(guó)際權(quán)威期刊、會(huì)議發(fā)表論文25篇，含一作T-PAMI 2篇和IJCV 2篇，獲2022年度吳文俊人工智能自然科學(xué)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)（序2）、CCF-A類(lèi)會(huì)議ACM MM 2018唯一最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)（序1），6次在國(guó)內(nèi)外技術(shù)競(jìng)賽中奪冠，入選中國(guó)科協(xié)“青年人才托舉工程”。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：趙健，博士畢業(yè)于新加坡國(guó)立大學(xué)（導(dǎo)師：馮佳時(shí)、顏水成），現(xiàn)為軍事科學(xué)院楊學(xué)軍院長(zhǎng)（中國(guó)科學(xué)院院士）組建的強(qiáng)博弈XX與決策技術(shù)軍事科研重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（全軍首個(gè)）骨干成員，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄?、多媒體分析。圍繞無(wú)約束視覺(jué)目標(biāo)感知理解共發(fā)表CCF-A類(lèi)國(guó)際會(huì)議和期刊論文29篇，以第一/通訊作者在T-PAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS等國(guó)際權(quán)威期刊和會(huì)議上發(fā)表論文25篇，發(fā)表的期刊論文包括第一作者T-PAMI 2篇（影響因子：24.314）以及IJCV 2篇（影響因子：13.369），第一發(fā)明人授權(quán)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利5項(xiàng)。曾入選中國(guó)科協(xié)及北京市科協(xié)“青年人才托舉工程”，主持國(guó)自然青年科學(xué)基金項(xiàng)目、軍科委國(guó)防科技創(chuàng)新特區(qū)項(xiàng)目等。相關(guān)技術(shù)成果服務(wù)于中辦警衛(wèi)局等多個(gè)軍政要地，并在實(shí)際任務(wù)中發(fā)揮了重要效能同時(shí)，也在螞蟻金服、中國(guó)花樣滑冰協(xié)會(huì)、奇虎360等6個(gè)科技行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)得到應(yīng)用，產(chǎn)生了顯著效益。曾作為第二完成人獲得2022年度吳文俊自然科學(xué)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)，作為第一作者獲得PREMIA 2019 Lee Hwee Kuan獎(jiǎng)、ACM Multimedia 2018唯一最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)，6次在國(guó)內(nèi)外重要無(wú)約束視覺(jué)目標(biāo)感知理解賽事中奪冠。擔(dān)任北京圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)理事，國(guó)際知名期刊《Artificial Intelligence Advances》、《IET Computer Vision》編委，《Pattern Recognition Letters》、《Electronics》特刊客座編輯，VALSE資深領(lǐng)域主席，ACM Multimedia 2021分論壇主席，CICAI 2022/2023領(lǐng)域主席，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)/中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員等。

報(bào)告題目：基于計(jì)算智能的三維點(diǎn)云處理方法

報(bào)告人簡(jiǎn)介：武越，副教授，博士生導(dǎo)師，陜西省青年科技新星，ACM中國(guó)新星獎(jiǎng)。CCF/CAAI高級(jí)會(huì)員，CAAI青年工作委員會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)，CCF西安執(zhí)行委員（2022-2024），CCF YOCSEF西安主席（2021-2022），CCF西安秘書(shū)長(zhǎng)（2020-2022）。目前主要從事計(jì)算智能、三維視覺(jué)等方面的研究。在國(guó)際高水平期刊和會(huì)議上發(fā)表論文100余篇，被引用2600余次，入選全球前2%頂尖科學(xué)家榜單（2023），5篇論文入選ESI高被引論文，出版英文專(zhuān)著2部，申請(qǐng)和授權(quán)專(zhuān)利50余項(xiàng)。主持國(guó)家自然科學(xué)基金（重點(diǎn)項(xiàng)目課題、面上項(xiàng)目、青年項(xiàng)目）、陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃（面上項(xiàng)目、青年項(xiàng)目）、中國(guó)博士后基金（特別資助、面上項(xiàng)目）、上海航天科技創(chuàng)新基金、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)-華為MindSpore學(xué)術(shù)獎(jiǎng)勵(lì)基金等項(xiàng)目。曾獲陜西省科技工作者創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽金獎(jiǎng)（第二完成人、2018年）、ACM中國(guó)新星獎(jiǎng)（西安）（2020年）、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)優(yōu)秀學(xué)會(huì)工作者（2020年）、陜西省電子學(xué)會(huì)自然科學(xué)二等獎(jiǎng)（第一完成人、2022年）、華為火花獎(jiǎng)（2022年）、亞洲人工智能會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)（第一作者、2022年）、全國(guó)青年人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大會(huì)創(chuàng)新組一等獎(jiǎng)（第一完成人、2022年）等。應(yīng)邀擔(dān)任期刊CAAI Transactions on Intelligence Technology、Frontiers of Computer Science、Remote Sensing等期刊編委、青年編委、專(zhuān)題編委，BIC-TA 2016和ECOLE 2017的注冊(cè)主席、CCF第六屆大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)

會(huì)議的出版副主席、IEEE CCIS2021組織委員會(huì)主席、首屆CCF黃河論壇程序委員會(huì)副主席等。

報(bào)告題目：基于形狀增強(qiáng)深度自注意力網(wǎng)絡(luò)的高分辨率遙感影像滑坡檢測(cè)方法

報(bào)告摘要：為了更好地利用光學(xué)遙感影像對(duì)滑坡進(jìn)行識(shí)別，提取更清晰的滑坡形狀信息，介紹了一種形狀增強(qiáng)深度自注意力網(wǎng)絡(luò)(ShapeFormer)。該模型使用編碼-解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在編碼器部分引入金字塔深度自注意力網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，用于獲取不同尺度下滑坡的光譜特征和空間特征。同時(shí)設(shè)計(jì)一種形狀特征提取分支，該分支基于邊緣注意力機(jī)制，利用相鄰網(wǎng)絡(luò)特征之間的差異信息來(lái)增強(qiáng)滑坡邊界信息，保證了滑坡邊緣的提取效果。在解碼器部分，使用反卷積將不同尺度的特征進(jìn)行組合，逐漸恢復(fù)組合特征的原始分辨率，并利用跳躍連接保存提取細(xì)節(jié)。在兩個(gè)具有不同光譜和空間特征的滑坡檢測(cè)公共數(shù)據(jù)集上與現(xiàn)有方法進(jìn)行了對(duì)比，驗(yàn)證了該方法在多源光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的滑坡檢測(cè)領(lǐng)域具有應(yīng)用潛力。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：呂鵬遠(yuǎn)，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，寧夏回族自治區(qū)第六批青年科技托舉人才，中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)遙感圖像專(zhuān)委會(huì)委員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員。畢業(yè)于武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室攝影測(cè)量與遙感專(zhuān)業(yè)。主要從事智能遙感信息處理與應(yīng)用方向的研究，包括高分辨率遙感、高光譜遙感、深度學(xué)習(xí)算法、遙感地學(xué)應(yīng)用等?，F(xiàn)已發(fā)表國(guó)內(nèi)外期刊/會(huì)議論文 10 余篇，包括 IEEE TGRS等高水平SCI 期刊論文 8 篇(ESI高被引論文 1 篇)，主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金、寧夏自然科學(xué)基金。參與國(guó)家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等國(guó)家級(jí)課題。擔(dān)任 IEEE TGRS、IEEE JSTARS、IEEE GRSL、International Journal ofRemote Sensing、Remote Sensing Letters 等遙感領(lǐng)域國(guó)際 SCI 期刊審稿員。