2023年3月11日，“CSIG图像图形中国行”来到哈尔滨工业大学，本次活动由中国图象图形学学会（CSIG）主办，CSIG三维视觉专委会与哈尔滨工业大学联合承办，交流主题为“三维场景建模与理解”。哈尔滨工业大学张盛平教授与吴建龙副教授共同主持会议，CSIG监事长、北京大学查红彬教授代表学会致辞。北京大学查红彬教授、浙江大学周晓巍研究员、国防科技大学徐凯教授、中国科学院自动化研究所申抒含研究员受邀作报告。本次论坛以腾讯会议方式召开，共计100余人线上参会。

图 1 与会人员合影

图 2 查红彬教授致辞并作报告

 首先，北京大学查红彬教授代表学会进行致辞，对本次交流的主题“三维场景建模与理解”的背景进行介绍，分析了三维视觉在计算机视觉领域中的重要性和挑战。随后，查红彬教授作了题为“动态视觉与SLAM：在线学习的途径”的报告。报告指出由于传感器移动的动态视觉与3D视觉的关系愈加密切，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping：即时定位与地图构建）技术再度成为3D视觉领域的研究热点。为了提高动态视觉系统在真实复杂场景中的应用能力，我们应充分强化视觉系统的环境自适应性，而在线学习方法是实现这一目标的有效途径。

图 3 周晓巍研究员作报告

 来自浙江大学的周晓巍研究员在此次会议上首次作了题目为“Learning Local Feature Matching for Visual Localization”的报告。报告指出基于深度学习的局部图像特征匹配在视觉定位任务重取得了相比传统方法更好的效果，然而受限于深度学习提取特征过程中的感受野尺寸，复杂场景下的特征匹配效果仍无法满足真实的使用需求。为此，我们提出了一种无检测器的局部特征匹配方法，其在相机定位和物体姿态估计中均取得了较好的效果。

图 4 徐凯教授作报告

 来自国防科技大学的徐凯教授在此次会议上首次作了题目为“基于三维几何感知的具身智能”的报告。报告围绕重建、理解、交互三个方面展开，具体讲述了关于快速相机运动下的实时三维重建，机器人自主与协同式场景扫描与重建，机器人主动式场景理解，以及基于三维几何表征学习的机器人灵巧抓取等任务的最新研究成果。

图 5 申抒含研究员作报告

 来自中国科学院自动化研究所的申抒含研究员在此次会议上首次作了题目为“大规模复杂场景三维重建与理解”的报告。报告详细阐述了高精、高效的三维重建与理解对于三维几何重建、三维语义理解、三维结构表达、实时定位定姿的重要性，讲述了大规模复杂场景三维重建与理解方面的最新研究进展，以及其在实景三维、无人驾驶、导航定位等领域的系统应用，并探讨了未来的发展趋势。

 研讨会持续了近四个小时，现场参会人员就自己感兴趣的问题向各位专家进行了提问，各位专家分别进行了详细的解答，加深了所有参会人员对学科的发展前沿的了解。本次活动为国内同行提供了在线交流学习的机会，开阔了他们学术科研的视野，使他们对三维场景建模与理解领域的研究发展有了更深入的理解和思考。“CSIG图像图形中国行”哈尔滨工业大学站取得了圆满成功。