2017年7月17日上午，中國圖象圖形學學會主辦的CSIG圖像圖形學科前沿講習班第二期（IGAL 02）在清華大學閉幕。本次活動由西安交通大學、清華大學和深藍學院聯(lián)合承辦，西安交通大學的薛建儒教授和清華大學的馬惠敏副教授擔任學術主任，為期3天的講習班共有來自全國各地的210多位老師、同行參加。

7月15日上午，講習班第二期“智能駕駛與機器視覺”在中國圖象圖形學學會理事長譚鐵牛院士的致辭中，正式拉開序幕。

▲ 中國科學院院士、中國圖象圖形學學會理事長譚鐵牛

譚鐵牛院士強調(diào)，學會舉辦講習班的目的在于引領圖像圖形學領域的學科發(fā)展，特別是向各位同行介紹這個領域以及相關領域的重要發(fā)展方向和前沿方向，提供接觸和了解的平臺，使同行對領域前沿方向有基本的了解和把握，有機會針對一些前沿的問題展開研討。

▲ 西安交通大學教授薛建儒

西安交通大學的薛建儒教授在致辭中強調(diào)，機器視覺在自動駕駛中的應用還有很大的提升空間，為此，此次講習班邀請了在自動駕駛、機器視覺領域知名的學者授課。

本次講習班共邀請了業(yè)界11位知名學者作學術報告。

15日上午，清華大學智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室的孫富春教授首先開講，分別從研究背景、認知機器人、機器人陣列感知、機器人的視觸覺表征、機器人的視觸覺融合、基于經(jīng)驗學習的靈巧操作以及研究展望等7個部分講述了視觸覺數(shù)據(jù)感知與處理。

接下來，天津理工大學副校長陳勝勇教授為大家?guī)砹恕耙曈X系統(tǒng)的光照問題”的精彩報告，報告揭示了機器系統(tǒng)中主動照明控制的重要性，總結(jié)了機器視覺系統(tǒng)中的照明因素和條件，提出了視覺傳感器的合適狀態(tài)，并提出了機器視覺的照明策略和自適應控制方法，以達到最佳的場景理解效果；此外，報告中陳教授跟大家探討了如何獲得視覺傳感器運行的舒適條件等一系列重要問題。

下午，南開大學的方勇純教授以“智能平臺視覺控制”為主題，向大家介紹了視覺控制方面的背景知識，并重點討論了基于位置的視覺伺服、基于圖像的視覺伺服等多種視覺控制方法在移動機器人、微納操作機器人、無人飛行器等智能平臺上的實際應用。

來自清華大學智能車猛獅團隊的張新鈺以“智能駕駛技術技術研究及實踐”為主題，做了當天最后一場報告。他從智能駕駛的發(fā)展歷史、關鍵技術、產(chǎn)業(yè)化和實踐4個環(huán)節(jié)為大家做了詳細的介紹。在“智能駕駛關鍵技術”環(huán)節(jié)中，張新鈺從目標感知、場景認知、定位系統(tǒng)、基于AI的自主決策和基于MPC的協(xié)同控制等方面介紹了智能駕駛涉及的一些相關技術，并展示了團隊的科研實踐成果，結(jié)合自身的實踐，探討了智能駕駛對未來行業(yè)和產(chǎn)業(yè)的影響。

▲ 第1天特邀講者

16日上午，上海大學無人艇工程研究院院長謝少榮教授作了“海洋無人艇智能控制技術”的精彩報告，報告首先綜述了海洋無人艇國內(nèi)外研究發(fā)展情況，著重介紹美軍無人艇技術水平；接著介紹了團隊針對研制無人艇面臨的島礁海域水流紊亂、海洋噪聲、障礙物林立的技術挑戰(zhàn)，在無人艇自主控制方面的研究進展，以及在島礁海域、南極羅斯海等進行海洋地形地貌探測、海底目標探測、海洋環(huán)境保障、海底掩埋物探測等成功應用。

接著，上海交通大學楊明教授闡述了“基于感知地圖的智能車定位方法”，這種新興的定位方法首先離線采集傳感器數(shù)據(jù)，通過SLAM等方法離線創(chuàng)建全局傳感器地圖，然后通過地圖匹配的方法在線獲取高精度車輛定位信息。與傳統(tǒng)GPS定位方法相比，適用范圍更廣，已在國內(nèi)外主流無人車上得到大范圍應用。

下午，中科院自動化所的喻俊志研究員講解了“基于嵌入式視覺的仿生機器魚跟蹤控制”，報告從具有嵌入式視覺的仿生機器魚系統(tǒng)設計入手，研究了機器魚的頭部平穩(wěn)性控制、基于人工地標的三維定位、基于視覺的三維跟蹤控制、基于強化學習方法的目標跟隨控制等，并且通過實驗分別驗證了所提出算法的可靠性與有效性，并對未來機器魚的研究方向和工作重點進行了分析和展望。

西北工業(yè)大學王琦教授作了“視覺智能感知在無人系統(tǒng)與視頻監(jiān)控中的應用”的精彩報告，王教授首先介紹了視覺技術在無人系統(tǒng)與視頻監(jiān)控中的應用概況，然后針對目標檢測/識別/跟蹤與人群行為分析等問題，重點介紹了近年來在交通標志、行人、車輛識別等方面的研究工作，最后以Demo形式對相關成果進行了展示。

中科院自動化所的吳懷宇帶來了下午最后一場報告，他以“基于機器視覺的3D智能建模與場景重建”為主題，主要討論了基于圖像的全自動視覺重建方法，并展示了基于單張照片人臉全自動重建系統(tǒng)。

▲ 第2天特邀講者

17日上午，講習班現(xiàn)場依然火爆，清華大學電子工程系的馬惠敏介紹了“三維場景圖像認知與智能駕駛”，她報告主要講述了針對數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習在不確定的復雜場景圖像識別中的困難，通過建立自頂向下的認知先驗數(shù)學模型，創(chuàng)新性地將其引入基于自底向上的數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習中，提出了多模態(tài)多視角多任務3D場景圖像深度學習認知方法3DOP、MV3D等，用于復雜駕駛場景中三維物體檢測，使錯誤率下降了50%。

浙江大學計算機輔助設計與圖形學國家重點實驗室的章國鋒以“復雜環(huán)境下的視覺同時定位與地圖重建”為主題作了講習班最后一場報告，主要與大家分享了課題組為了解決‘高效地獲得盡可能長而且準確的特征軌跡并將多視頻序列之間的復雜回路閉合’、‘對于海量圖像/視頻數(shù)據(jù)在有限的內(nèi)存下如何進行全局優(yōu)化’、‘在動態(tài)環(huán)境下如何進行魯棒的同時定位與地圖構(gòu)建’等關鍵問題所做的研究工作以及一些相關應用，并對視覺SLAM的發(fā)展趨勢做了展望。

▲ 第3天特邀講者

11位講者們的精彩報告激發(fā)了大家的研究興趣和熱情，通過相互交流擴展了視野。

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