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      沈陽(yáng)自動(dòng)化所多項研究成果獲計算機視覺(jué)和模式識別、人工智能領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)會(huì )議錄用
      • 點(diǎn)擊數:1003     發(fā)布時(shí)間:2025-04-03 10:15:44
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      近日,機器人學(xué)研究室機器智能研究組全天時(shí)多相機多目標跟蹤(All-Day Multi-Camera Multi-Target Tracking)研究成果被計算機視覺(jué)和模式識別領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)會(huì )議(IEEE CVPR 2025 )正式錄用。

      近日,機器人學(xué)研究室機器智能研究組全天時(shí)多相機多目標跟蹤(All-Day Multi-Camera Multi-Target Tracking)研究成果被計算機視覺(jué)和模式識別領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)會(huì )議(IEEE CVPR 2025 )正式錄用。

      研究團隊針對多相機多目標跟蹤低光場(chǎng)景下跟蹤精度低的問(wèn)題,通過(guò)Mamba網(wǎng)絡(luò )構建了能將光照強度、可見(jiàn)光模態(tài)和紅外模態(tài)自適應融合的新穎融合模塊ADMF,借助ADMF搭建了首個(gè)全天時(shí)多目標跟蹤框架ADMCMT。團隊還構建了首個(gè)RGBT多相機多目標跟蹤數據集M3Track(即將發(fā)布,包含19個(gè)不同的真實(shí)場(chǎng)景中收集了 88 個(gè)序列,共計118K×2紅外-可見(jiàn)光幀)。團隊通過(guò)實(shí)驗驗證了ADMCMT方法在低光場(chǎng)景下提高跟蹤精度的有效性。M3Track數據集將為后續的全天時(shí)跟蹤方法研究提供數據支撐。

      IEEE CVPR全稱(chēng)為IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,是計算機視覺(jué)和模式識別領(lǐng)域的國際學(xué)術(shù)會(huì )議,被譽(yù)為計算機視覺(jué)與模式識別領(lǐng)域的旗艦會(huì )議和風(fēng)向標。

      該論文第一作者為機器人學(xué)研究室范慧杰研究員,通訊作者為王強博士。

      另悉,研究團隊兩項理論研究成果GLM: Global-Local Variation Awareness in Mamba-based World Model(第一作者為博士生賀騫,通訊作者為田建東研究員)和FMambaIR: A Hybrid State Space Model and Frequency Domain for Image Restoration(第一作者為博士生欒鑫,通訊作者為范慧杰研究員)分別發(fā)表于人工智能領(lǐng)域學(xué)術(shù)會(huì )議(AAAI 2025)以及IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing。

      上述研究成果得到了國家自然科學(xué)基金項目,所基礎研究項目和機器人學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗室自主項目等的支持。(機器人學(xué)研究室)


      來(lái)源:中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所


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