【预告】CSIG交通视频专委会“名师讲堂”第一场

中国图象图形学学会CSIG

会议介绍

为促进交通视频领域学术交流、服务广大委员和从业者，交通视频专委会特邀请领域内知名专家，开展面向全国的“名师讲堂”系列学术报告活动，每次活动邀请2-3名知名专家，每年举行4-5次。

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举办单位

主办单位：中国图象图形学学会（CSIG）

承办单位：CSIG交通视频专委会、燕山大学

会议安排

会议时间：2020年8月9日 19:00-21:00

会议形式：腾讯会议（会议 ID：405 678 912）

直播间地址：https://live.bilibili.com/22440565

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会议议程

19:00-19:10 会议开幕敬辞

19:10-20:00 赵耀：弱监督图像语义分割

20:00-20:50 马惠敏：视觉认知与驾驶行为预测

20:50-21:00 总结

特邀讲者介绍

讲座题目：弱监督图像语义分割

讲座摘要：图像语义分割，是涉及计算机视觉、模式识别及人工智能的交叉研究方向，是实现自动驾驶、智能监控、虚拟现实、医学图像诊断、机器人等国家重点应用的关键科学问题。目前，深度学习已经在图像语义分割领域取得了巨大突破。然而，大量的像素级标注通常需要消耗大量的时间、金钱和人力。因此，训练数据的不足或缺失已经成为制约图像语义分割进一步发展的关键因素之一。为减少像素级标注的巨大负担，近年来提出了许多弱监督图像语义分割技术，即利用大量容易获取的监督信息（如：图像标签）来完成更加复杂的图像语义分割任务。本报告将重点介绍课题组在基于深度学习的图像弱监督语义分割方面的部分研究成果。

讲座题目：视觉认知与驾驶行为预测

讲座摘要：驾驶行为在智能交通系统中车辆与驾驶员之间的交互过程中扮演着关键角色。高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）中的一些与驾驶行为相关的应用可以显著提高驾驶的安全性。本报告从认知驱动的角度和数据驱动的角度出发，将视觉认知和驾驶场景目标检测结合，提出了以Thinking in 3D为核心的MV3D目标检测深度学习算法；将视觉认知和驾驶员行为预测结合，依据驾驶员的感知-反应时间以及驾驶环境和驾驶员之间的交互关系，提出了以视觉惯性为核心的CF-RNN模型和Predictive-Bi-LSTM-CRF驾驶行为预测算法。认知科学与计算机视觉的结合，为提高计算机的智能水平提供了一条新的途径。

来源：CSIG交通视频专业委员会

重要通知

【通知】关于2020年度中国图象图形学学会自然科学奖、技术发明奖、科技进步奖推荐工作的通知

【通知】关于2020年度中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖推荐工作的通知

【通知】关于2020年度CSIG石青云女科学家奖推荐工作的通知

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