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CSIG图像图形中国行—电子科技大学-23

2019-05-01

2019年4月28日,“CSIG图像图形中国行”再次来到了成都,本次活动由中国图象图形学学会(CSIG)主办,电子科技大学生命科学与技术学院、神经信息教育部重点实验室承办,CSIG机器视觉专委会协办。由李永杰教授和颜红梅教授担任执行主席。本次活动的主题是“类脑智能与应用”,邀请到了中科院自动化研究所余山研究员、南京理工大学柏连发教授、四川大学燕锐教授、西安交通大学薛建儒教授作报告。本次会议吸引了80余名来自不同高校、研究所及企业的师生及研究人员前来参会。

 

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颜红梅教授主持会议并致欢迎辞

 

在简短的开幕式环节,电子科技大学生命科学与技术学院的颜红梅教授代表本次会议的承办方向与会代表致欢迎辞,然后,就CSIG中国行系列活动及本次活动的主题等方面作了相关介绍,并对受邀作报告的四位专家表示感谢。

 

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余山研究员作报告

 

来自中科院自动化研究所的余山研究员作了题为“从猕猴前额叶到人工神经网络”的报告。报告指出,人类和非人灵长类动物有发达的前额叶,介导了丰富灵活的信息处理,特别是赋予了我们在相同的外部刺激下根据不同的条件产生不同反应的能力,神经科学的研究认为这是大脑能够高效适应高度复杂环境的一个关键因素。但目前关于前额叶如何实现这一功能尚未完全了解,在人工智能系统中如何借鉴前额叶的功能也还不清楚。余山研究员在报告中介绍了前额叶网络对于相同刺激进行不同表征的最新研究,以及据此优化人工神经网络学习能力的初步尝试。

 

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柏连发教授作报告

 

来自南京理工大学电子工程与光电技术学院的柏连发教授作了题为“基于仿生视觉认知计算的多光谱夜视感知技术”的报告。在报告中,柏连发教授针对多源多光谱夜视成像(可见光/微光、短波红外、长波红外等)感知需求,通过引入生物视觉感知和脑认知机理,突破了传统夜视技术,实现了基于认知计算和信息挖掘的多波段夜视图像融合系列方法模型。进一步地,结合各波段夜视图像特征,基于视觉非经典感受野、稀疏响应、选择注意、拓扑保持等机理,构建了具有人眼视觉典型特性和脑认知功能的新型计算模型,实现了自然场景下图像视觉特征提取、增强、显著分析和典型目标鲁棒识别,以及快速、准确的夜视场景理解和目标感知方法。柏连发教授将相关核心关键技术推广到航空航天、智慧城市、工业智能化等多个领域,构建了多套无人夜视成像感知软硬件系统。

 

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燕锐教授作报告

 

来自四川大学计算机学院的燕锐教授作了题为“类脑空间认知模型gSLAM”的报告。燕锐教授课题组基于生物大脑位置、网格等空间感知神经元的空间响应模式以及内嗅皮层-海马区的空间认知机制,提出了一个空间认知地图模型-gSLAM。该模型实现了多尺度网格神经元的路径积分、位置神经元的空间位置表达以及视觉模板匹配等功能,可用于机器人在现实环境中的定位、建图和导航,且在多个办公环境中进行了实验,都可以生成对环境拓扑结构进行有效表达的认知地图。报告也同时介绍了Deepmind最近提出的基于数据驱动的空间认知模型。

 

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薛建儒教授作报告

 

来自西安交通大学人工智能与机器人研究所的薛建儒教授作了题为“混合-增强的智能驾驶”的报告。报告指出,无人驾驶无疑是目前人工智能领域最具颠覆性的智能系统之一,它能有效降低交通事故,缓解交通拥堵,降低能耗,节约物理空间,深刻变革我们的交通运输与出行模式。然而,实现完全的自主驾驶依然面临着诸多不确定性、脆弱性和开放性问题,这就需要将人的作用或者人的认知模型引入到机器智能系统中,形成人机协同的智能驾驶形态。这种智能驾驶形态可分为两种形式:人机共驾,受脑认知和神经科学启发的自主驾驶。在报告中,薛建儒教授结合其课题组的研究成果,详细探讨了这两种智能驾驶形态及研究进展。

 

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部分参会人员合影


活动现场学术氛围浓厚,互动环节活跃。师生们就各报告进行提问,专家的耐心解答使他们对类脑智能及应用的发展前沿,学科交叉与融合等方面有了更深的了解。“CSIG图像图形中国行”电子科技大学站取得了圆满的成功。