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CVPR2020Anti-UAVWorkshop征稿啦,“反无人机”挑战赛等你来战!-英亚官网

发布时间:2020-10-01 07:01:02来源:英亚官网编辑:英亚官网阅读: 当前位置:首页 > 未解之谜 > 手机阅读

英亚官网_计算机视觉领域的“奥运会”、CCF A类国际会议CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)将于2020年06月16-20日在美国西雅图举行。近日,CVPR官方网站发布了Proposal的最后收录于结果,各式各样的Workshop和挑战赛已陆续启动甄选。其中,“全华班”AI学者的组织的The 1st Anti-UAV WorkshopChallenge (https://anti-uav.github.io/)最为亮眼,该Workshop由北方电子设备研究所助理研究员赵健博士、澎思科技首席科学家申省梅、中国科学院自动化研究所王强博士、研究员兴军暗博士、副研究员朱贵波博士、天津大学在读硕士胡凯、西安交通大学特聘研究员洪晓鹏博士、小鹏汽车首席科学家郭彦东博士、中国科学技术大学教授张天柱博士、新加坡国立大学副教授冯佳时博士、百度深度自学实验室主任郭国栋博士等诸多学者联合发动,由澎思科技、金山云、Drones期刊赞助商,除接管涉及论文,还将的组织极具吸引力的第一届“反无人机”挑战赛,主要针对基于多模态视频流数据的简单环境下无人机目标的检测、追踪、辨识等视觉感官与处置任务。

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近年来,商用小型无人机飞速发展,其比起于载人机而言,具备体积小、成本低、机动性强劲等优势,可已完成一些载人机无法已完成的任务,已被普遍应用于航拍、监控、遥测、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展开侦察/监控或装载危险物品/武器对最重要人物展开杀伤。2019年09月14日,沙特阿拉伯国家石油公司(阿美石油公司)两处石油设施遭到无人机攻击,给沙特带给了极大的经济损失,并造成国际油价在短期内攀升。

如果需要在受到攻击损害之前对侵略无人机展开精准观测,就需要采取有效吓阻措施最大化减少损失。近来国内外多次再次发生无人机非法侵略事件,不仅对公民的个人隐私与生命财产安全性造成了严重危害,而且对机场、军事基地、大型集会现场、核电站、政府机部门驻地等敏感区域的安防造成了很大威胁。因此,积极开展简单环境下低慢小(无人机)目标智能感官的研究,从而对无人机展开有效地的观测和监管,具备最重要意义。CVPR 2020 Anti-UAV WorkshopChallenge的举行想法在于希望来自多模态小物体检测、追踪、辨识领域及其他涉及领域的专家、学者、老师、同学们展出他们的科研成果,联合探究、交流、构想新的点子、新的方案,并由此推展和增进实际应用于场景下的有关技术与系统的性能和实用价值。

CVPR 2020 Anti-UAV WorkshopChallenge日程为期 0.5 天(2020 年 06 月 19 日下午),纽约州而立大学石溪分校教授凌海滨博士、加州大学默塞德分校教授杨明玄博士将应邀做到主题报告。预期最后接管 20篇海报文章,1篇口头报告文章(来自最佳论文团队)。接下来将带给详细信息:Part 1 征文信息最重要日期截稿:2020年03月24日校对通报:2020年04月08日终稿递交:2020年04月16日会议:2020年06月19日投稿网址https://cmt3.research.microsoft.com/AntiUAV2020.征文范围本次征文范围包括但不仅限于以下视觉感官与处置任务的涉及方向:计算机视觉在无人机领域的应用于基于近红外(NIR)和/或红外线(VIS)数据的无人机搜寻策略无人机检测频谱传感技术无人机定位与子集辨识面向无人机的场景解读小/微型物体检测与跟踪技术细粒度物体辨识动态深度自学推理小说红外图像和视频分析多模态融合技术Part 2 竞赛信息最重要日期结果递交:2020年04月15日会议:2020年06月19日CVPR 2020 Anti-UAV Challenge拒绝参赛算法模型精确、平稳、动态跟踪多模态视频流中等价的无人机目标,同时估算目标的跟踪状态;当目标消失时,须要得出其不可见标记。主办方获取160段高质量的全高清双模态(红外线RGB+近红外NIR)视频序列(100段视频用作检验集测试,60段视频用作测试集测试),涵括多种场景下多种尺度无人机的数据(3种尺寸,即,大、中、小;4种型号:即,DJI-Inspire、DJI-Phantom4、DJI-MarvicAir、DJI-MarvicPRO)。

红外线与近红外视频数据通过可由计算机远程控制的具有自动收钱的相同于地面的特制摄像机设备展开收集。所有数据皆通过专业的数据标示员展开标示,具有如下密集标示信息:bounding box、属性(大、中、小、白天、夜晚、云雾、楼宇、欺诈目标、速度巨变、滑翔、遮盖、尺度变化)以及回应当前帧否不存在目标的标志位。涉及数据集已对外开放iTunes并开始拒绝接受参赛队伍登记及结果递交。

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更加多详细信息请参阅https://anti-uav.github.io/dataset,https://anti-uav.github.io/submission/和https://github.com/ZhaoJ9014/Anti-UAV。Part 3 Workshop下文议程决定日期 2020年06月19日下午13:30-14:00 揭幕致词与欢迎仪式14:00-14:30 竞赛讲解与结果发布14:30-14:40 口头报告1:反无人机挑战赛冠军(1,200 USD奖金+证书+奖品)14:40-15:10 应邀报告1:凌海滨,教授,纽约州而立大学石溪分校15:10-15:40 海报展出与茶歇15:40-15:50 口头报告2:反无人机挑战赛亚军(800 USD奖金+证书+奖品)15:50-16:20 应邀报告2:杨明玄,教授,加州大学默塞德分校16:20-16:30 口头报告3:反无人机挑战赛季军(500 USD奖金+证书+奖品)16:30-16:40 口头报告4:最佳论文(500 USD奖金+证书+奖品)16:40-17:10 颁奖典礼与总结未来发展主办成员赵健,助理研究员,北方电子设备研究所申省梅,首席科学家、新加坡研究院院长,澎思科技王强,博士(在读),中国科学院兴军暗,教授,中国科学院胡凯,硕士(在读),天津大学朱贵波,副教授,中国科学院洪晓鹏,特聘研究员,西安交通大学郭彦东,首席科学家,小鹏汽车张天柱,教授,中国科学技术大学冯佳时,助理教授,新加坡国立大学郭国栋,主任,百度深度自学实验室所附:关于北方电子设备研究所赵健博士赵健,个人主页https://zhaoj9014.github.io/,2019年04月30日取得新加坡国立大学博士学位,导师为冯佳时、颜水成,现为北方电子设备研究所助理研究员,CSIG-BVD委员,IEEE、CCF、CSIG、BSIG会员。研究领域牵涉到人工智能、深度自学、模式识别、计算机视觉与多媒体分析。目前共计参予重点项目2项(名列分别为第3、第5)。

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迄今已公开发表高水平学术论文30余篇,单篇影响因子最低17.73,还包括以下顶级国际期刊/会议:T-PAMI、IJCV、T-IP、NeurIPS、CVPR、IJCAI、ECCV、ACM MM、AAAI、BMVC、WACV。曾作为第一作者取得新加坡模式识别与机器智能协会PREMIA 2019 Lee Hwee Kuan 奖(金奖);国际多媒体领域顶级会议ACM MM 2018最佳学生论文奖;ICCV 2017 MS-Celeb-1M大规模人脸识别竞赛Hard Set、Random Set与Low-Shot Learning全部任务冠军;CVPR 2017 L.I.P竞赛人物解析与人物姿态估算全部任务亚军;NIST 2017 IJB-A无约束人脸识别竞赛人脸检验与人脸辨别全部任务冠军。

曾兼任IJCV、T-MM、T-IFS、T-CSVT、Neurocomputing、CSSP、JVCI、NeurIPS(NeurIPS 2018前30%最佳审稿人)、CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM、AAAI、ICLR、ICML、UAI等本领域主流期刊/会议的应邀审稿人。曾的组织CVPR 2018 L.I.P WorkshopMHP Challenge (https://lv-mhp.github.io/)。关于澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长申省梅申省梅,澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长。申省梅是人工智能和深度自学领域的带头人,前新加坡(松下)研究院副院长,领导多达40人的算法研究团队,总计专利300余项。

上世纪80年代起就专门从事人工智能在无人驾驶汽车和医学心电图辅助临床等领域的涉及研究。1992年重新加入新加坡松下研究院,专门从事音视频信号处理和压缩算法设计和应用于,随后专心于图像识别领域的研究工作。2013年就首度率领团队改向深度自学方向,在深度自学、计算机视觉领域获得了注目的成绩,享有计算机视觉的全栈技术能力,技术面跨越多个应用领域,在基于深度自学的人脸检测和辨识、行人检测和追踪、行人再行辨识、车辆辨识、自动驾驶、驾驶员不道德检测、移动操作者机器人等领域皆获得了世界顶级成果。

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2019年3月,申省梅重新加入国内AI公司澎思科技,任首席科学家、新加坡研究院院长,致力于监控与安全性、智慧城市、自动驾驶、智能机器人以及AI工厂自动化等领域的涉及技术研究。在2019年,申省梅率领澎思新加坡研究院早已进帐13项计算机视觉技术涉及世界冠军,遍及人脸识别(Face Recognition)、行人再行辨识(Person ReID)、车辆再行辨识(Vehicle ReID)和出现异常不道德检测(Anomaly Detection)等计算机视觉技术多个领域。

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