前言:中国图象图形学学会自2015年起开始组织实施中国科协青年人才托举工程项目(以下简称青托工程),青托工程是中国科协赋能全国学会、面向32岁以下的青年人才,创新遴选机制和培养模式,打造国家创新人才后备队伍的一项人才服务项目。目前,中国图象图形学学会成功推荐27位青年人才入选中国科协青年人才托举工程,学会官网等将陆续展示被托举人风采,敬请关注。
赵健,中国电信人工智能研究院多媒体认知学习实验室(EVOL Lab)负责人、青年科学家,西北工业大学研究员,博士毕业于新加坡国立大学,研究兴趣包括多媒体分析、临地安防、具身智能。
发表CCF-A类论文40余篇,一作代表作包括2篇T-PAMI(IF: 24.314)、3篇IJCV(IF: 13.369)等,第一发明人授权国家发明专利5项,成果应用于百度、蚂蚁金服等6个科技行业领军企业。入选了中国科协及北京市科协“青年人才托举工程”,主持JKW某特区项目、国家自然青年科学基金等项目6项。曾获2023 中国人工智能学会吴文俊人工智能优秀青年奖、2022 中国人工智能学会吴文俊人工智能自然科学奖一等奖(2/5)、CCF-A类会议ACM MM'18唯一最佳学生论文奖(一作,1/208),7次在国际重要科技赛事中夺冠。
前沿探索、应用创新——助力冬奥
面对北京2022年冬奥会时间紧、任务重,难度高、挑战多,赵健及其团队加班加点,按里程碑节点倒排计划,集智攻关,致力于用科技创新服务并赋能冬奥。团队的研究成果针对冬奥会的创新、转化和应用主要围绕以下两个方面。
一是复杂环境下的低慢小目标智能感知与监管,主要采用特种光电设备,基于AI+视觉的多尺度目标检测跟踪识别技术,实现对冬奥会赛区及场馆安全防范区域内黑飞(非经授权)无人机的预警探测、监视取证,并辅助反制系统进行管控和处置。团队针对红外无人机目标尺度多变、对比度较低、易受背景干扰等难题,提出了一种新型的跟踪器算法模型框架,充分挖掘红外视频序列中的时空信息和目标运动特征,设计了局部跟踪和全局检测的自适应动态目标搜索机制,当目标状态可靠时采用局部跟踪,利用视频时空连续性,有效抑制背景干扰;当目标状态不可靠时(发生完全遮挡、从视野消失等)采用全局检测,结合目标运动特征锁定候选区域,提高目标再捕获概率。
应用牵引、突破瓶颈——不断进化
对赵健及其团队来说,这次在冬奥会的应用实例是一次非常重要的砺炼,获益匪浅。研用结合,科学研究就是要从实践中来到实践中去。
聚焦国家重大需求和领域关键科学问题,瞄准国际前沿和发展趋势,赵健所带领的EVOL Lab致力于建设一支有国际影响力的多媒体认知学习研发团队,突破瓶颈、硬核创新,仰望星空、脚踏实地,做“顶天立地”式的科学研究与实践应用,兼具开创性和适用性,为“智能+”场景提供新质生产力。
一是广域无人机智能综合管控(军民融合)。聚焦广域无人机和集群的综合监控、运维、管理,开发高性能高效能的系统级解决方案(硬件+软件),实现复杂场景中无人机等目标的监测和监管。
二是重点区域安防(军民融合)。聚焦核心区、集会、营区、哨所、随行车队等面临的可疑人车物等威胁防御,开发高性能高效能的系统化解决方案(硬件+软件),进一步增强无约束条件下视觉目标的感知理解与认知决策能力。
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