VALSE 2025 WORKSHOP | 低空智能感知与理解

VALSE 2025 WORKSHOP | 低空智能感知与理解

广东.珠海 2025年6月6-8日

组织者：丛润民 (山东大学)、万人杰 (香港浸会大学)、李锋 (合肥工业大学)

丛润民 山东大学

丛润民，山东大学教授、博士生导师，国家级青年人才、山东省泰山学者青年专家。主要研究方向包括模式识别与机器学习、计算机视觉、多媒体信息处理等。主持、参与了包括国家自然科学基金、国家重点研发计划、北京市科技新星计划在内的多项科研项目。在TPAMI、IJCV、TIP、NeurIPS、CVPR、ICCV、ICML等CCF-A、IEEE/ACM Trans 论文106篇，ESI热点论文2篇、ESI高被引论文18篇，谷歌引用13000余次；授权国家发明专利34项。担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems等3个SCI期刊编委，获中国图象图形学学会自然科学奖二等奖 (序1)、IEEE Chester W. Sall奖、CVPR/ECCV国际竞赛冠军、IEEE ICME 最佳学生论文奖亚军、ACM SIGWEB 中国新星奖、中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖、《信号处理》2020-2022年度优秀论文奖等。

万人杰 香港浸会大学

万人杰，香港浸会大学计算机科学系助理教授。2019年于新加坡南洋理工大学 (NTU)交叉科学研究院获得博士学位。他的研究方向主要包括人工智能安全和计算成像。万博士曾获得优秀博士论文奖 (2019年)，瓦伦堡-南洋理工大学校长博士后奖学金 (2020年)，VCIP最佳论文奖 (2020年)。他目前为多个顶级期刊和会议审稿，并担任ACM MM2024及2025的领域主席。

李锋 合肥工业大学

李锋，合肥工业大学副教授。主要研究方向为计算机视觉、图像视频增强及多媒体信息处理。主持国家自然科学基金青年基金，国家自然科学基金重点项目课题负责人，参与包括科技部重点研发计划等多项项目。获IEEE CVPR NTIRE双目图像超分挑战赛亚军。在包括IEEE TPAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ICLR等CCF-A类会议、IEEE汇刊上发表论文30余篇。

演讲嘉宾：齐俊桐 上海大学

报告题目：无人机集群感知控制技术与应用

专家简介：齐俊桐，教授、博士生导师，上海大学人工智能研究院副院长，天津大学机器人研究所副所长。全国劳动模范，中国青年五四奖章获得者，国家万人计划领军人才，天津市第十七届、十八届人民代表大会代表。多年来致力于机器人与无人系统自主控制与集群控制技术研究，主持国家973、863重点项目、自然基金重点项目等40余项，获吴文俊人工智能科技进步一等奖、中国专利优秀奖、辽宁省科技进步一等奖、辽宁省自然学术成果一等奖等奖励。

报告摘要：各类无人机系统近年来已经在生产生活各领域发挥着越来越重要的作用。随着工作任务的复杂性以及所处环境的动态不确定性，无人机向着智能化、自主化、集群化发展，无人机集群控制将成为该领域发展的重要使能技术。本报告将以无人机集群技术为重点，结合团队的研究进展，从集群感知与控制技术的特点、难点、技术突破、应用等方面进行分享。

演讲嘉宾：白慧慧 北京交通大学

报告题目：无人机图像智能感知方法研究

专家简介：白慧慧，教授、博士生导师，国家级高层次人才。主要研究方向是图像视频编码和增强等。已发表学术论文70余篇，包括IEEE汇刊TPAMI与CCF A类会议论文CVPR等30余篇。由Springer出版的英文专著1部。获国际专利授权3项、国家发明专利授权15项。曾主持国家自然科学基金重点/面上/青年项目、北京市自然科学基金-小米创新联合基金项目、江苏省自然科学基金项目等。获北京市自然科学一等奖、北京市科技进步二等奖、中国电子学会青年科学家奖、中国产学研合作创新成果奖二等奖等，入选中国人工智能学会教学激励计划一类成果、中国图象图形学学会教学激励计划二类成果。

报告摘要：传统图像感知研究通常局限于单一层次的分析框架，未能充分考虑无人机视角下特有的复杂多变的感知环境。无人机图像感知不仅是对常规图像感知范畴的扩展，更是对其进行了更为精细的子类划分。相较于传统图像感知任务，无人机图像感知面临诸多独特挑战，主要体现在：目标纹理特征的特殊性、外部环境的高度动态性、数据集的局限性以及任务层级的多样性等方面。具体而言，视点变化、光照条件差异、复杂背景干扰以及目标遮挡等因素，都给特殊目标的准确识别带来了显著困难。值得注意的是，无人机执行的顺序任务与并行任务往往呈现出明显的层次关联特征，这使得仅从单一入手的传统图像感知方法难以取得理想效果。本报告将系统性地介绍我们团队近年来在无人机图像智能感知领域所取得的研究进展和创新方法。

演讲嘉宾：朱鹏飞 天津大学

报告题目：低空智能感知关键技术及应用

专家简介：朱鹏飞，天津大学智能与计算学部教授，国家优青和天津市杰青获得者。主要研究方向是智能无人机，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。已在 IEEE TPAMI和IJCV等CCF A类和IEEE汇刊发表论文80余篇。获吴文俊人工智能科技进步一等奖等奖励。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。

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。

演讲嘉宾：钟平 国防科技大学

报告题目：无人机对地遥感目标识别与对抗

专家简介：钟平，国防科技大学自动目标识别全国重点实验室研究员，博士生导师。英国剑桥大学访问学者。全国优秀博士学位论文获得者，入选学校首批拔尖创新人才培育对象和教育部新世纪优秀人才支持计划，立二等功一次。某领域主题专家，中国图象图形学学会第六、七届理事，国家自然科学基金委、教育部学位中心、湖南省和江西省科技厅等单位评审专家，IEEE Senior Member。主要从事人工智能基础理论及其在卫星/无人机等多平台多模态图像分析和智能目标识别方面的应用研究。先后主持国家自然科学基金、装备重大基础研究项目课题、装备应用创新项目、国防973项目专题、“高分”重大专项课题、国防预研基金重点项目等国家和军队重要科研项目20余项。近年来以第一作者和通信作者发表相关学术论文100余篇， SCI收录论文60余篇，出版学术专著1部。国际期刊IEEE J-STARS、《电子学报》、《航空兵器》、《国防科技大学学报》等国内外期刊编委。

报告摘要：无人机载遥感系统凭借其灵活性、高效性和低成本等优势，广泛应用于智能交通、场景监控、资源勘探等领域。然而，作为这些典型应用场景的核心关键技术，复杂环境下的目标识别面临诸多挑战。本次讲座将重点针对传感器弱对齐、环境高复杂、目标多变化、场景非通视等实际应用场景面临的难点问题，介绍无人机载对地遥感目标多模态特性分析，及其在多模态图像融合目标识别、跨模态目标重识别、水下目标识别等领域的应用方法，并探讨针对典型无人机载智能目标检测识别模型的对抗攻击方法，实现对重要目标的有效防护。

演讲嘉宾：邹征夏 北京航空航天大学

报告题目：三维遥感场景感知与新视角合成研究进展

专家简介：邹征夏，北京航空航天大学教授、博士生导师，国家级青年人才。主要研究方向为遥感图像处理、深度学习，以第一/通讯作者身份在Proceedings of the IEEE、Nature Communications、TPAMI、TIP、CVPR、ICCV等期刊和会议发表论文30余篇，论文引用8000余次，主持国家自然科学基金海外人才项目、面上项目。担任IEEE高级会员、TIP期刊编委 (Associate Editor)、Nature旗下期刊Communications Engineering特刊编辑。研究成果被国家自然科学基金委、新华社、新科学人、麻省理工科技评论等媒体报道，收录于斯坦福大学著名公开课CS231n深度学习与计算机视觉，成果应用于高分一号、巴遥一号、委遥一号、高景一号03星等遥感卫星。

报告摘要：基于多无人机和卫星的多视角图像对复杂场景进行三维渲染与分析，在实景三维构建、低空智能感知等方面有重要研究与应用价值。本次报告中，讲者将围绕三维遥感场景视角稀疏、场景尺度大的特点，介绍课题组近期在该方向的研究工作，包括稀疏视角和大范围3D遥感场景的BEV感知、Occupancy感知、隐神经场新视角合成、BlockGaussian新视角合成等。最后，将对该方向的潜在应用和未来方向进行讨论。

演讲嘉宾：赵健 中国电信人工智能研究院

报告题目：Anti-UAV：复杂场景低慢小目标智能感知

专家简介：赵健，中国电信人工智能研究院 (TeleAI)多媒体认知学习实验室 (EVOL)主任、资深研究科学家，隶属李学龙教授 (中国电信集团CTO、首席科学家、中国电信人工智能研究院院长)团队，2019年博士毕业于新加坡国立大学 (导师：颜水成教授)，主要从事临地安防、AI治理方面的研究工作。 共发表高水平国际期刊和会议论文80余篇，其中，一作代表作包括T-PAMI 2篇 (影响因子：20.8)、IJCV 3篇 (影响因子：11.6)、CCF-A类会议ACM MM (唯一最佳学生论文奖，1/208，2018)等，第一发明人授权国家发明专利5项。谷歌学术被引超5000次，H指数40，I-10指数70。入选国家高层次青年人才、中国科协及北京市科协“青年托举人才”，主持国自然面上、军口部委某类型等项目7项。相关技术成果服务于多个国家重要部门，同时也在中国电信等7个科技领军企业得到应用，产生了显著效益。曾获中国人工智能学会吴文俊人工智能优秀青年奖 (2023)、中国人工智能学会吴文俊人工智能自然科学奖一等奖 (2022，排2，中国智能科学技术最高奖)、新加坡模式识别与机器智能协会 (PREMIA)2019 Lee Hwee Kuan奖 (排1)，10次在国内外重要科技赛事中夺冠。 担任北京图象图形学学会理事、亚太人工智能学会具身智能与空间智能分会理事，国际知名期刊《Pattern Recognition》编委等。

报告摘要：近年来，商用小型无人机飞速发展，其相比于载人机而言，具有体积小、成本低、机动性强等优势，可完成一些载人机无法完成的任务，已被广泛应用于航拍、勘探、救援、物流等诸多领域。然而，也有不法分子利用无人机对敏感区域进行侦查/监视或携带危险物品/武器对重要人物进行毁伤。因此，反无人机 (Anti-UAV)技术的研究变得至关重要。我们首次在国际学界提出了“Anti-UAV”这一任务，并围绕该主题推出了一系列相关数据集，这些数据集为反无人机跟踪算法的训练和评估提供了重要平台。此外，我们还依托国际顶级会议 (如CVPR、ICCV)组织了四届Workshop & Challenge，吸引了全球众多研究团队参与，极大地推动了该领域的研究进展。在技术层面，针对复杂场景下低慢小目标检测跟踪的难点挑战，我们也提出了相应的创新方法，有效提升了算法性能，技术成果成功应用于多个国家重要部门和重大活动。未来，我们将继续致力于提升反无人机系统的智能化水平，以应对日益复杂的无人机威胁。