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CCF大连丨预告:7月18日智慧海洋论坛

阅读量:29 2020-07-15 收藏本文

CCF 大连

2020718日(星期六)08:30-12:00

举行“智慧海洋”线上学术论坛,敬请光临

报告会主题

水下目标感知与智能抓取技术前沿

会 序

08:30       致欢迎辞

08:35       报告会

特邀讲者:樊 鑫    大连理工大学教授、博导

大工-立命馆国际信息与软件学院院长

教育部优秀人才

报告题目:面向海洋强国战略的人工智能探索与实践:水下敏捷机器人目标抓取

 

特邀讲者:董军宇    中国海洋大学教授、博导

中国海洋大学海德学院院长

兼任信息科学与工程学院副院长、计算机系主任

中国计算机学会(CCF)青岛分部主席

国际计算机学会(ACM)青岛分会主席

报告题目:水下稠密三维重建

 

特邀讲者:付先平    大连海事大学教授、博导

国际合作与交流处处长

港澳台事务办公室主任

辽宁省高水平创新创业团队负责人

大连市水下机器人工程研究中心负责人

辽宁省教学名师、辽宁省优秀人才、大连市领军人才

报告题目:水下捕捞机器人目标识别与抓取

 

特邀讲者:樊 钰   北京迁移科技有限公司创始人、CEO

杭州回车电子科技有限公司联合创始人

报告题目:3D视觉机械臂引导系统技术原理及应用

 

执行主席:于 红    博士,教授

大连海洋大学信息工程学院院长

CCF大连分部副主席

大连市计算机学会常务理事

辽宁省教学名师

大连海洋大学计算机应用技术学科带头人

辽宁“百千万”人才工程千人层次

 

执行主席:林远山  博士,副教授

辽宁省百千万人才工程“万”层次

大连市青年科技之星

主办单位:中国计算机学会(CCF)

承办单位:CCF大连分部、大连海洋大学、大连市计算机学会智慧海洋专委会、ACM大连分会、设施渔业教育部重点实验室

参加人员:研究生、本科生、水下机器人相关的学术界产业界人士、CCF大连会员、专业人士、其他有兴趣者

报告会介绍及报名二维码:

 

 

智慧海洋论坛

——水下目标感知与智能抓取技术前沿

“海兴则国强民富,海衰则国弱民穷”。海洋强国已然成为中国特色社会主义事业的重要组成部分。水下感知与目标抓取技术对于人类提高对海洋目标监测、认知能力以及水下目标操作能力具有重要意义,其研究内容涉及自动控制、模式识别、信息融合与理解、系统集成、图像处理、自适应滤波、机器学习、三维环境建模等理论,属于计算机、自动控制、机器人、海洋科学等学科的交叉研究。

为加快推进智慧海洋工程建设,促进人工智能等前沿技术在海洋领域的深度融合与应用,我们将举办“水下目标感知与智能抓取技术前沿”线上学术研讨会。邀请来自大连理工大学、大连海事大学、中国海洋大学、北京迁移科技有限公司等单位多位海洋领域的著名专家,共同探讨水下目标感知与智能抓取方面的前沿技术,为水下机器人相关人士提供一个交流的平台。

我们诚挚地邀请您参加本次研讨会,开展学术研讨,就水下感知与目标抓取相关问题发表真知灼见。

特邀讲者 樊 鑫 报告题目:面向海洋强国战略的人工智能探索与实践:水下敏捷机器人目标抓取

报告摘要:本报告主要介绍面向海洋强国战略,我们运用水下机器人进行智能目标抓取的一些思考与实践,特别是三年来在真实海洋环境举办水下机器人目标抓取大赛的情况,并归纳凝练其中的技术挑战和问题,最终给出研究团队在水下增强方面的最新研究成果。

特邀讲者 董军宇 报告题目:水下稠密三维重建

报告摘要:水下稠密三维重建有着重要的应用价值,例如海洋资源开发,海水养殖,工程监控,水下考古等。水下光学稠密三维成像能够比声学成像提供更好的分辨率及色彩信息,在近距离成像和高精度观察中的优势更大。然而,水下稠密三维重建面临着一些亟待解决的问题,例如光线在水中的折射,散射和吸收。为了解决水下高精度重建,我们从水下环境处理和稠密三维重建两个方面进行了多项研究,包括传统多视角几何、光度立体以及深度学习等方法,并研制了多个水下三维重建设备,这些方法能够在水下稠密重建中取得较好的效果。

特邀讲者 付先平 报告题目:水下捕捞机器人目标识别与抓取

报告摘要:近年来,随着陆无人机技术的日益成熟,水下捕捞机器人平台、运动及控制等方面研究也逐步加强,但水下机器人的视觉感知能力、自主抓取能力和自主回收能力仍是水下机器人亟需解决的核心问题。水下目标精准感知识别、水下机器人自主抓取系统和水下机器人布放与回收平台等关键技术对提高水下机器人自主、敏捷、高效作业能力起到关键作用,对实现海洋牧场智能化、促进国民经济发展和增强水下国防实力都具有重要意义。本次报告主要介绍我们在水下小目标的精准感知识别、自主抓取、水下捕捞机器人的原型开发等方面的探索和发现。

特邀讲者 樊 钰 报告题目:3D视觉机械臂引导系统技术原理及应用

 

摘要:基于3D视觉的智能机械臂系统的一般由3D相机、抓取物位姿估计和机械臂运动规划三大部分组成,报告会从这三部分出发解释3D视觉机械臂引导系统的技术原理及经典应用。