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CSIG视觉感知智能系统专委会2021年会暨学术交流会线上召开

2021-11-23

    20211030日,“CSIG视觉感知智能系统专委会2021年会暨学术交流会(The 5th Conference of CSIG Visual Perception and Intelligence System, CSIG-VPIS 2021)”在线上召开。

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图 1 视觉感知智能系统专委会2021年会暨学术交流会

    会议由中国图象图形学学会主办,视觉感知智能系统专业委员会和军事科学院国防科技创新研究院共同承办,郑州大学协办。本次会议的主题为智能与机器人,针对机器人等无人系统的视觉感知和智能控制邀请了来自清华大学、上海交通大学、南方科技大学、东南大学等单位的专家、学者进行了相关主题报告。

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图 2 邀请专家及主题报告

    由于疫情的影响,会议采用了线上和线下相结合的方式进行。线下设北京、珠海、杭州和郑州等四个分会场,按照疫情防控要求限制参会人数,佩戴口罩并保持距离;线上通过腾讯会议现场直播,有一百余位来自科研机构、高等院校、相关企业等各界的专委会委员和专家学者线上参加了会议,参会人数最高达到175人。

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图 3 部分线上参会人员及分会场人员

    大会伊始,专委会主任、军事科学院国防科技创新研究院戴斌副院长宣布会议开始并致辞,对与会专家和委员、代表表示了欢迎。

    随后,东南大学宋爱国教授首先作题为《人机交互遥操作机器人技术及应用》的报告,介绍了力觉临场感遥操作机器人技术的发展历史和关键技术,以及东南大学仪器科学与工程学院机器人传感与控制技术所在力觉临场感遥操作机器人关键技术研究方面取得的进展,及其在空间探索、消防排爆等方面的应用。

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图 4 东南大学宋爱国教授作报告

    随后,清华大学莫一林博士作了题为《数据与机理融合的智能无人系统控制》的报告,介绍了在系统及环境参数位置的情况下,如何通过数据与机理融合的方式,实现对智能无人系统的最优或近优控制。

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图 5 清华大学莫一林博士作报告

    上海交通大学自动化系副主任黄晓霖博士作了题为《深度神经网络的低维训练及其应用》的报告,针对深度神经网络参数量大、训练时间成本高、训练样本量要求高的问题,通过分析神经网络的动态特性,提出了一种新的降维方法,能够在很低维的空间中对神经网络进行有效训练,对于节省训练时间、减少调参工作量、提升对抗训练效果、提升小样本学习效率等方面有较大提升。

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图 6 上海交通大学黄晓霖博士作报告

    南方科技大学付成龙教授作了《面向日常环境的动力大腿假肢视觉感知与智能控制》的报告,介绍了南方科技大学人体增强机器人研究团队在动力大腿假肢的视觉-行走回路重建原理和即时实现方法方面的研究,探索了机器视觉对“人--环”回路的作用机制,提高了大腿假肢在复杂地形下的适应性。

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图 7 南方科技大学付成龙教授作报告

    线上会议结束后,各分会场进行了热烈的讨论。专委会主任戴斌研究员进行了总结性发言,充分肯定了本次年会学术交流的意义,指出多项研究成果对视觉感知智能系统方面发展具有重要的借鉴和启发作用,号召专委会应多多交流,充分发挥专委会在学术活动组织和学术交流方面的优势,营造良好学术氛围,促进学会和专委会的良性健康发展。

    在中国图象图形学学会和全国相关领域专家学者的支持下,在国防科技创新研究院和郑州大学的大力帮助下,本次CSIG视觉感知智能系统专委会2021年会暨学术交流会圆满落下帷幕。会议以“智能与机器人”为主题,集中研讨了机器人等无人系统的智能感知与控制领域的最新进展和应用。在中国图象图形学学会和全国相关领域专家学者的支持帮助下,CSIG视觉感知智能系统专委会将不断发展壮大,为提高学会和专委会的影响力做出贡献。