汇聚山海智慧，点燃青年星火！

    为深入贯彻落实党的二十大精神，充分发挥青年人才在人工智能领域的创新活力，由中国人工智能学会青年工作委员会与山东省人工智能学会青年科学家委员会联合承办一期“海岳青年论坛”。本次论坛以“汇聚山海智慧，点燃青年星火！”为主题，旨在为省内优秀青年科技人才搭建交流平台，聚焦人工智能前沿技术和发展趋势，探讨青年科技人才成长路径，激发青年创新热情，助力山东乃至全国人工智能产业高质量发展。

报告题目：协同进化学习

报告摘要：智能无人系统依赖于多传感器对周围环境进行鲁棒的环境感知。团队构建了VisDrone大规模无人机视觉数据平台，包括可见光数据、双光数据以及多机协同数据等，覆盖目标检测、目标跟踪、群体分析和协同感知等任务。基于VisDrone数据平台，团队围绕数据算力受限条件下的低代价学习范式、多机多传感器不同步条件下的协同学习机理以及未知场景和类别条件下的进化学习机制开展研究，未来将主要聚焦无人机具身智能理论与方法，并在军事安防等场景开展应用。

报 告 人：朱鹏飞

   朱鹏飞，天津大学教授，国家优青，天津市杰青。主要研究方向是智能无人系统协同进化，已在 IEEE TPAMI和IJCV等CCF A类和IEEE汇刊发表论文60余篇。获吴文俊人工智能优秀青年奖、黑龙江省自然科学一等奖、天津市科技进步二等奖等奖励。主持科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目和国家自然科学基金重点项目10余项。构建了大规模无人机视觉开放数据平台VisDrone，包含超过2000万图像/视频帧和2000万目标标注，并在ECCV和ICCV组织五届竞赛和研讨会。

报告题目：基于群智感知的多机器人交互协同控制方法

报告摘要：目前大多数机器人存在感知智能较弱、协同控制能力较差等问题，需要研究多模态信息融合环境感知方法与机器人多模式协同控制策略，提高机器人协同作业能力。面向复杂室内环境下多机器人协同作业场景，报告人搭建了基于群智感知的场景认知模型，揭示内、外干扰对基于人-机-环境多源信息的机器人场景认知的影响规律。针对异构多机器人健康陪护、物品配送以及防疫消杀等任务协同控制困难问题，构建了多机器人任务空间协同分配与行为映射模型以及时空同步控制策略，设计多机器人自主协同控制方案。提出了基于云机器人技术的多模态信息表征、行为共享知识库表示与更新方法，搭建了多机器人自主学习模型，实现基于群智感知的多机器人技能学习与协同作业。

报 告 人：宋勇

   宋勇，山东大学教授，博士生导师，分别于2001年、2008年、2012年获得山东大学学士、硕士、博士学位。2013年至2017年在山东大学计算机科学与技术学院从事博士后研究工作，2017年至2018年在加拿大圭尔夫大学工程学院先进机器人与智能系统实验室做访问学者。担任山东省智能电子封装与应用重点实验室常务副主任、国际期刊Intelligence & Robotics副主编、山东省自动化学会常务理事、威海市机电与自动化学会副理事长。长期从事协作机器人技能学习、多机器人协同控制方面的教学与科研工作。在协作机器人技能学习与人机交互技术研究方面取得了创新性的进展，作为项目负责人主持国家重点研发计划重点专项课题、国家自然科学基金项目及企业合作项目 10 余项，发表学术论文50 余篇，授权国家发明专利20 余项。

报告题目：水下图像增强与质量评估

报告摘要：水下图像在海洋开发以及军事、科研等活动中扮演着重要的角色。然而，由于水体对光线的吸收与散射，导致水下图像往往存在色偏、细节模糊和能见度低等问题，不仅降低了水下图像处理算法的有效性，而且对相关应用构成了挑战。因此，对水下图像质量进行还原或增强具有重要的现实意义。现有增强方法通常基于卷积神经网络来设计，报告人团队最近则着眼于克服卷积神经网络的局部性限制，通过结合局部和全局的图像特征，分别从图像增强与图像复原角度来提升水下图像质量。针对水下图像数据库规模相对较小，现有算法增强后的水下图像，难以产生与人类视觉感知较为一致的质量评估结果，报告人团队构建了含6万余张带人工图像质量评分的水下图像数据集，并设计了一个视觉感知启发的水下图像质量评估算法。此外，受文本-视觉等多模态融合视觉技术的启发，团队在文本引导的水下图像增强领域也进行了一定的探索，并取得了初步的成果。

报 告 人：董兴辉

    董兴辉，中国海洋大学信息科学与工程学部教授，博士生导师。入选“山东省泰山学者工程-青年专家”、“国家海外高层次人才引进计划-创新人才”等人才计划。于2021年加入中国海洋大学。此前，于2014年11月在英国赫瑞-瓦特大学（Heriot-Watt University）获得博士学位。2015年至2021年，于英国曼彻斯特大学的Centre for Imaging Sciences，跟随计算机视觉领域知名学者Tim Cootes教授（国际模式识别学会会士、英国机器视觉学会杰出会士）和Chris Taylor教授（皇家工程院院士、OBE勋章获得者、国际模式识别学会会士、英国机器视觉学会杰出会士）从事研究工作。现已在IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-ASE、Pattern Recognition、Ocean Engineering、ICCV、ECCV等著名期刊和国际会议上发表论文54篇，发表SCI索引的期刊论文30篇，其中第一或通讯作者的顶尖级权威SCI期刊论文22篇。授权国家发明专利4项。主持国家自然科学基金面上项目1项、科技部重点研发计划课题1项。入选中国计算机学会（CCF）高级会员、山东省人工智能学会常务理事。2024年荣获中国海洋大学第二届“海潮英才奖”一等奖。

报告题目：大规模低质量子空间聚类算法及其在高光谱地物分类应用研究

报告摘要：子空间聚类是检测和确认高维观测数据中内在低维结构的重要工具，在大数据的分析中具有广泛应用前景。随着深度神经网络的快速发展,深度子空间聚类方法在自然图像领域取得了突破。然而,有两大问题限制了现有深度子空间聚类在大规模低质量高光谱图像地物分类上的应用:一是高光谱数据集维度高、空间光谱结构复杂,并且通常包含大量未标记的“背景信息”样本,自然图像领域的特征提取结构难以提取到有鉴别性的空谱特征,导致地物分类效果不理想。二是深度子空间聚类需要一次性对所有数据进行特征提取,导致谱聚类阶段亲和度矩阵计算成本和存储成本随着样本数增多而急剧上升的问题,难以在大尺度高光谱数据集上无监督进行地物分类。针对稀疏子空间聚类存在的问题，汇报大规模低质量子空间聚类算法及其应用研究。

报 告 人：牛四杰

    牛四杰，济南大学教授，博士生导师。海佑产业领军人才，山东省高等学校青年创新团队带头人，国际计算机学会ACM济南优博奖、新星奖获得者。长期从事视觉计算与智能感知的相关工作，主持国家自然科学基金面上等7项研究课题。先后在Nature Communications、IEEE系列会刊、Pattern Recognition等国内外期刊会议发表学术论文100余篇，1篇文章连续五年(2017-2021)入选前1%ESI高被引论文。获得山东省科技进步二等奖，山东省人工智能技术发明奖二等奖等奖励，申请国家发明专利9项，出版专著1本，软件著作权4项。担任CCF人工智能与模式识别专委会执行委员、CAI机器学习专委会通讯委员、ACM济南执行委员、山东省人工智能学会常务理事、山东省人工智能学会视觉应用与智能技术专委会首届秘书长。

报告题目：多视点图像三维场景表示构建理论与应用研究

报告摘要：三维场景表示在人工智能领域占据重要地位。由于多视点图像采集方便且成本低，基于多视点图像的三维场景构建和理解已受到广泛关注。然而，传统方法主要依赖指定相机轨迹进行密集采样以获得多视图数据，并通过全局配准方法对这些视图进行对齐，这一过程对拍摄条件要求较高，不适合普通用户的数据采集。为了解决这一问题，本报告介绍了如何在自由相机轨迹下采集多视图数据，以实现精确的三维场景表示。具体内容涵盖多视图数据的配准与对齐方法、多视图数据的一致性表示理论，以及这些方法在三维重建与理解中的应用。通过引入自由相机轨迹采样方式，旨在提升多视图三维场景理解的灵活性和适用性，更好地适应现实场景中的复杂拍摄条件。

报 告 人：阎维青

   烟台大学副教授，IEEE Senior Member，山东省青年创新团队负责人。博士毕业于天津大学电子信息工程学院信息与通信工程专业，期间赴美国加州大学伯克利分校视觉空间理解实验室进行联合博士培养。2022年10月至2023年10月在新加坡南洋理工大学进行学术研究。主要研究方向为三维场景理解、显示以及多视图表示学习等研究领域。近年来主持国家面上、国家青年、省级面上、青创、青年及烟台市科技创新发展计划等项目，主要参与国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究等项目，获得山东省人工智能协会科学技术奖一等奖，烟台市信息技术科学技术一等奖。以第一作者或通讯作者在 IEEE CVPR、ACM MM、IEEE TNNLS、IEEE TCSVT、IEEE TMM、IEEE TITS、IEEE TBC、IEEE TASE、IEEE TETIC、IEEE JESTCS、Information Fusion等高水平会议和期刊发表论文 30余篇，申请和授权 10 余项发明专利。

“海岳青年论坛”暨中国人工智能学会青年工作委员会走进山东

SDAI2024

协办单位