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                                    ABB
                            
    
            關(guān)注中國自動化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的先行者！
            
    
                
				
                
                
                
            
    
        
    
    
    

    

    
    
    
    
        
        
        
        
       
					
    
				
    
					
    
												
    
							隨著會計的發(fā)展，追蹤碳足跡
						
    
												
    
							CAIAC 2025
						
    
												
    
							2025邊緣計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)伙伴大會
						
    
												
    
							2025工業(yè)安全大會
						
    
												
    
							OICT公益講堂
						
    
						
					
    
				
    
				
    
			
    
		
    
    

    

    
    
    
    

    


    
		
    
            
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    沈陽自動化所多項研究成果獲計算機(jī)視覺和模式識別、人工智能領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)會議錄用
    
				
    
					
      
                                                                        
    • 點擊數(shù)：262     發(fā)布時間：2025-04-03 10:15:44
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                    近日，機(jī)器人學(xué)研究室機(jī)器智能研究組全天時多相機(jī)多目標(biāo)跟蹤（All-Day Multi-Camera Multi-Target Tracking）研究成果被計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)會議（IEEE CVPR 2025 ）正式錄用。
				
    
                
                
                                    
                                                                                            
                        
    
                            
    近日，機(jī)器人學(xué)研究室機(jī)器智能研究組全天時多相機(jī)多目標(biāo)跟蹤（All-Day Multi-Camera Multi-Target Tracking）研究成果被計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)會議（IEEE CVPR 2025 ）正式錄用。
    研究團(tuán)隊針對多相機(jī)多目標(biāo)跟蹤低光場景下跟蹤精度低的問題，通過Mamba網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了能將光照強(qiáng)度、可見光模態(tài)和紅外模態(tài)自適應(yīng)融合的新穎融合模塊ADMF，借助ADMF搭建了首個全天時多目標(biāo)跟蹤框架ADMCMT。團(tuán)隊還構(gòu)建了首個RGBT多相機(jī)多目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)集M3Track（即將發(fā)布，包含19個不同的真實場景中收集了 88 個序列，共計118K×2紅外-可見光幀）。團(tuán)隊通過實驗驗證了ADMCMT方法在低光場景下提高跟蹤精度的有效性。M3Track數(shù)據(jù)集將為后續(xù)的全天時跟蹤方法研究提供數(shù)據(jù)支撐。
    IEEE CVPR全稱為IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，是計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域的國際學(xué)術(shù)會議，被譽(yù)為計算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)域的旗艦會議和風(fēng)向標(biāo)。
    該論文第一作者為機(jī)器人學(xué)研究室范慧杰研究員，通訊作者為王強(qiáng)博士。
    另悉，研究團(tuán)隊兩項理論研究成果GLM: Global-Local Variation Awareness in Mamba-based World Model（第一作者為博士生賀騫，通訊作者為田建東研究員）和FMambaIR: A Hybrid State Space Model and Frequency Domain for Image Restoration（第一作者為博士生欒鑫，通訊作者為范慧杰研究員）分別發(fā)表于人工智能領(lǐng)域?qū)W術(shù)會議（AAAI 2025）以及IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing。
    上述研究成果得到了國家自然科學(xué)基金項目，所基礎(chǔ)研究項目和機(jī)器人學(xué)國家重點實驗室自主項目等的支持。（機(jī)器人學(xué)研究室）

    來源：中國科學(xué)院沈陽自動化研究所

    
                        
    

                    
                				
                
			
    



			
    
                                    
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