“CSIG圖像圖形中國行”活動旨在推動圖像圖形學科的普及，加強各高校研究所以及企業(yè)間的交流。自2017年4月起，分別在揚州大學、哈爾濱工業(yè)大學、蘭州大學、杭州電子科技大學、北京交通大學、海南大學、福州大學、西北農林科技大學、佛山科技學院等及深圳、煙臺成功舉辦了30余期，參會人數(shù)累計4000余人，受到業(yè)界好評。本次“CSIG圖像圖形中國行”由CSIG圖象視頻通信專委會與云南民族大學聯(lián)合承辦，交流主題為“AI與5G”。

　　主辦：中國圖象圖形學學會（CSIG）

　　承辦：CSIG圖象視頻通信專委會、云南民族大學

　　時間：2019年12月21日8:30

　　地點：云南省昆明市呈貢大學城云南民族大學圖書館二樓學術廳

　　執(zhí)行主席

　　范菁 教授

　　中國通信學會常務理事、云南省物理學會常務理事。云南民族大學教授，電氣信息工程學院院長。先后主持完成國家自然科學基金項目3項，云南省自然科學基金項目3項；主持完成國家民委科研基金項目、國家語委重大招標項目、云南省教育廳科研基金重點項目等20余項國家、省部級、地廳級科研項目的研究工作。目前是云南省高校信息與通信安全災備重點實驗室的負責人。主要從事計算機網絡、智能電網、無線傳感網絡、物聯(lián)網技術及應用、智能控制與計算等方面的研究，現(xiàn)已發(fā)表學術論文50多篇，學術論文被SCI、EI收錄20余篇，申請國家發(fā)明專利10余項、軟件著作權5項等。

　　特邀專家

　　朱光喜 教授

　　華中科技大學教授/博導，享受國務院特殊津貼。國務院學位委員會信息與通信工程學科評議組成員(第5,6屆)，中華人民共和國全國標準化技術委員會委員，現(xiàn)任中國圖象圖形學學會圖像視頻處理與通信專業(yè)委員會主任，國家寬帶移動通信核心網工程技術研究中心技術委員會（華為）副主任，無線通信接入技術國家重點實驗室（華為）學術委員會委員，華為智能視頻監(jiān)控產品線特約顧問。完成國家863計劃及國家重大專項等10余項。曾獲“信息產業(yè)十大重大技術發(fā)明”，“中國標準創(chuàng)新貢獻一等獎”，國家教學成果二等獎等多項獎勵，培養(yǎng)指導博士/碩士200余名，在國內外學術刊物發(fā)辮論文500余篇。

　　主題報告：全天候全息與MEC研究

　　報告摘要：全天候智能全息系統(tǒng)蘊含人類探索自然規(guī)律和綜合多學科知識多領域應用深層次內容，建成后將為工業(yè)、農業(yè)、交通、航空、航海、國防等建設現(xiàn)代化工程的基礎平臺。系統(tǒng)研發(fā)內容將涉及全天候大氣光照模型及多類型傳播規(guī)律，光學全息采集自然場景方法及相關材料與器件，光電融合抗光學退化與修復增強，多譜信息融合與相關傳感材料與器件，退化圖像與視頻修復增強的處理與AI方法及技術，多視覺超分辨率表現(xiàn)3D及數(shù)字全息圖像與視頻技術，視頻與全息移動邊沿分析及傳輸策略，基于本系統(tǒng)方案的AI芯片設計及實現(xiàn)，全天候智能全息系統(tǒng)主客觀評價方法及規(guī)范標準。該系統(tǒng)將大大拓展人類的視覺空間深度與廣度，特別為智能駕駛（空天地）、防災減災、提升多領域探測空間能力與效率等提供強有力工具，將催生新的產業(yè)鏈。

　　盧漢清 研究員

　　畢業(yè)于華中理工大學（博士學位），現(xiàn)任中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室研究員，博士生導師。主要研究方向為多媒體分析，模式識別，人工智能。2006—2013年曾任模式識別國家重點實驗室副主任。目前擔任中國圖象圖形學學會的副理事長及《計算機學報》的編委。作為項目負責人曾獲得多項國家973，863，國家自然科學基金面上及重點項目等。已完成項目均獲得好的評價，其中，一項基金項目被評為“特優(yōu)”，一項研究獲得國家自然科學二等獎。2004年以“視覺計算理論與算法研究”為題獲得了國家自然科學二等獎，2017年以“視覺特征低維表達理論與方法”為題獲得了教育部自然科學二等獎。在完成科研項目的基礎上，發(fā)表論文近五百篇，其中有130多篇國際期刊雜志，重要國際會議論文近300篇，主編出版了《計算機視覺與目標識別進展》一書。截止目前，指導了數(shù)十名碩士和博士研究生，多人獲得冠名獎學金以及國家獎學金；其中兩人獲得中科院百篇優(yōu)博，四人獲得中國科學院院長優(yōu)秀獎學金，一人獲得CCF優(yōu)秀博士論文獎，一人獲得中國自動化學會優(yōu)秀博士論文獎。作為會議主席組織過三次國際會議，并多次被邀請成為國際會議的程序委員。

　　主題報告：圖像描述與圖像問答

　　報告摘要：圖像描述及圖像問答。這部分將介紹我們在該研究方向的一些最新研究成果和進展。在圖像描述部分中，針對單階段解碼方法中出現(xiàn)的錯誤無法修正、解碼器忽視句子連貫性問題，提出一種由粗到精的多階段解碼方法提升文本生成質量的方法。針對傳統(tǒng)方法中語言風格單一的問題，描述了一個可以多種指定文本風格的模型，該模型采用半監(jiān)督學習方法，無需使用成對的圖像與風格化文本標注數(shù)據(jù)進行訓練。提出了一種三元視覺語義單元（物體、屬性、和物體之間的關系）用于圖像的理解問題。在圖像問答部分中，我們提出了一種視覺關系編碼模塊和文本關系編碼模塊，改進和加速了視覺和文本關系的編碼，提出基于擦除的注意力機制學習的方法，顯著地改進了生成的注意力分布的質量，提出建模密集的多模態(tài)交互，來捕獲更加精細的多模態(tài)關系，從而改進問題回答的準確率。

　　劉文予 教授

　　清華大學計算機科學與技術系本科畢業(yè)，華中科技大學電子與信息工程系獲碩士、博士學位，華中科技大學電子信息與通信學院人工智能研究所所長、教授。中國圖象圖形學學會常務理事、中國圖象圖形學學會圖象視頻處理與通信專業(yè)委員會副主任委員、全國電子與通信工程領域工程碩士培養(yǎng)指導組成員、中國電子教育學會研究生教育分會常務理事、中國通信學會通信理論與信號處理專業(yè)委員會委員、中國自動化學會模式識別與機器智能專業(yè)委員會委員。研究方向為計算機視覺、人工智能等方面。主持多項國家級項目，包括國家自然科學基金重點項目、國家重點研發(fā)計劃等。獲湖北省技術發(fā)明一等獎、自然科學二等獎。擔任多種國際學術會議主席和TPC。在IEEE Trans 等國際著名期刊和頂級會議發(fā)表論文100多篇，發(fā)明專利20項。

　　主題報告：弱監(jiān)督學習及應用

　　報告摘要：深度學習需要大量的有標注訓練樣本，本講座關注于無標注的訓練樣本機器學習，即基于弱監(jiān)督學習的物體檢測。介紹了三種行之有效的弱監(jiān)督物體檢測解決方案，包括基于深度區(qū)域學習的弱監(jiān)督物體檢測網絡、基于候選區(qū)域聚類學習的弱監(jiān)督物體檢測網絡、弱監(jiān)督候選區(qū)域提取及物體檢測網絡。深度區(qū)域學習通過多任務學習將弱監(jiān)督物體檢測任務和物體分類任務整合到同一個網絡中，以學習更好的候選區(qū)域特征、提升弱監(jiān)督物體檢測精度。并將弱監(jiān)督物體檢測應用在圖像分類任務上，拓展了弱監(jiān)督物體檢測在其它領域的應用，最后討論了當前遺留的技術問題和未來發(fā)展方向。

　　劉富強 教授

　　同濟大學電子與信息工程學院和設計創(chuàng)意學院雙聘教授，博士生導師，教育部嵌入式系統(tǒng)與服務計算實驗室副主任，科技部中意設計創(chuàng)新中心副主任，日本National Institute of Informatics客座教授。1987年在天津大學獲得無線電技術專業(yè)學士學位，1996年在中國礦業(yè)大學自動化專業(yè)獲得博士學位，2005年德國DAAD訪問學者，2007年入選上海市優(yōu)秀學科帶頭人。研究興趣包括5G/6G車聯(lián)網通信、基于圖像分析的自動駕駛、車聯(lián)網大數(shù)據(jù)智能分析和創(chuàng)新設計。先后承擔和組織自然科學基金重點項目、科技部重大/重點863項目、工信部國家重大專項以及歐盟第七框架項目等，發(fā)表論文300余篇，授權發(fā)明專利30多項，獲省部級獎勵14項。先后任中國圖象圖形學學會常務理事等，教育部高等學校電子信息與電氣學科教指委委員、上海市科委通信與網絡領域技術預見專家組組長等。

　　主題報告：5G和AI背景下的自動駕駛創(chuàng)新

　　報告摘要：麥肯錫預測未來每個都超過萬億美元以上市場空間的關鍵技術包括了移動互聯(lián)網、物聯(lián)網和自動駕駛等，報告將介紹中國智能網聯(lián)汽車發(fā)展背景、技術路線等，利用學科交叉分析信息與通信技術（ICT）如何與汽車和交通行業(yè)進行合作研發(fā)，關鍵技術方面包括基于圖像分析和人工智能的感知/融合/決策、無人機交通圖像分析、基于圖像和激光雷達融合的預碰撞系統(tǒng)、最后一公里無人駕駛應用、基于5G和圖像感知的協(xié)作式車隊Platooning、基于5G MEC的人機遠程駕駛應用、基于大數(shù)據(jù)的駕駛行為模式識別與特征畫像等。通過可持續(xù)創(chuàng)新設計的研究和應用、無人駕駛船及自動駕駛機器人等一些案例，總結創(chuàng)新流程以及基于新型STEAM架構的新工科人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力培養(yǎng)探索與實踐。

　　劉應狀 教授

　　2000年畢業(yè)于華中科技大學獲博士學位，2001年12月法國巴黎十一大學博士后?，F(xiàn)任華中科技大學電信學院教授、博士生導師、通信系系主任，華中科大-中國移動-愛立信“5G聯(lián)合創(chuàng)新實驗室”主任，華中科大-華為公司“先進接入創(chuàng)新中心”主任，歐洲核子中心CERN/LHC/ALICE國際合作組成員及中國分組技術協(xié)調人，IEEE802.11ax下一代WiFi國際標準組成員。長期從事寬帶無線通信研究，在無線通信領域主持了多項國家重大項目，包括國家自然科學基金重點項目、國家科技重大專項、國家863項目、科技部國際合作項目、華為重點項目等，在國內外核心刊物上發(fā)表論文100余篇，申請專利60余項，提交并通過IMT A/LTE+/CCSA等4G移動通信標準化組織技術提案10余項。在所承擔的國家自然科學基金重點項目中，對5G核心技術進行了深入研究，成果發(fā)表在國際頂級期刊IEEE JSAC上，多次入選ESI高被引論文，單篇論文他引用次數(shù)高達900余次，獲得無線通信領域中多位世界頂尖學者的高度評價。

　　主題報告：Massive MIMO：從去導頻污染到可擴展性

　　報告摘要：Massive MIMO是5G物理層核心技術，通過在基站側配置大規(guī)模陣列天線，使5G系統(tǒng)具有很的高頻譜效率，然而由于信道相干時間較短，導頻往往需要復用，這就導致Massive MIMO在多小區(qū)、多用戶環(huán)境下產生導頻污染（Pilot contamination），包括Massive MIMO技術的提出者Thomas Marzetta在內的很多學者認為是Massive MIMO系統(tǒng)的本質性瓶頸問題是導頻污染。針對這一問題，我們提出了一種能有效對抗Massive MIMO系統(tǒng)中導頻污染（Pilot contamination）效應的方法，核心想法是從導頻信號的角度域以及幅度域兩個維度進行，充分利用信道統(tǒng)計特性的差異性（基于Bayes估計）并對各小區(qū)的導頻分配進行有效協(xié)調，從而能大幅降低導頻污染的影響。另外，針對未來6G核心問題，對Massive MIMO的可擴展性問題展開討論。

　　會議流程

　　08:30-09:00 會議簽到

　　09:00-09:30 校領導致辭

　　09:30-09:35 合影

　　09:35-10:05 主題報告：朱光喜教授

　　10:05-10:35 主題報告：盧漢清研究員

　　10:35-10:55 茶歇

　　10:55-11:25 主題報告：劉文予教授

　　11:25-11:55 主題報告：劉富強教授

　　11:55-12:25 主題報告：劉應狀教授

　　聯(lián)系方式

　　李琰

　　電話：18388056871

　　QQ：175365463

　　郵件：liyanhustkm@163.com

　　本次會議免費，請掃描二維碼報名參加