最近,几何计算和智能媒体技术团队的国际学校信息科学和工程两个领域的最新科学研究成果多源图像融合。基于自治面临的实际问题无人系统在复杂和严重的场景,提出了一种新的方法来解决一系列难题的低级图像校准和高层语义感知基于多源图像融合。研究结果发表在CVPR,顶级会议上计算机视觉,IJCAI,展出一个顶级会议上人工智能,信息融合,一个地区我杂志推荐的中国科学院(CAS)。
在复杂和严重的场景,由mono-modality传感器的瓶颈遭受严重的信息丢失,多模成像已逐渐成为一个主要的技术领域的自主驾驶。红外和可见光成像,这吸引了最多的关注,不仅有助于提高图像质量严重的场景,而且还极大地促进了下游语义感知任务。团队的研究贯穿整个路径多模图像成像校正、多模信息融合和下游语义知觉任务,并提出创新的方法来解决多模图像错位的问题,多模图像融合关注视觉质量和忽视语义传输,图像融合和多个下游语义知觉任务不适应彼此。
IJCAI(国际联合会议上展出人工智能)是人工智能领域的顶级国际学术会议,也是CCF推荐类会议。当前IJCAI(2023)会议收到了4566年的论文提交、展出和录取率仅为15%。信息融合是计算机科学领域的顶尖国际期刊,致力于传播最新的研究和发展趋势在信息融合领域,一个影响因子为17.56,是中科院作为一个区,我推荐的杂志上。
