CSIG菁英青云论坛第13期

主办单位：中国图象图像学学会女科技工作者工作委员会

承办单位：北京邮电大学人工智能学院

导读： 2021年11月26日，中科院自动化所陈亚冉副研究员和山东大学王璐教授做客“CSIG菁英青云论坛第13期在线论坛”，为大家带来了“基于机器学习的高度真实感渲染技术”与“深度强化学习在智能驾驶环境感知中的应用” 两场精彩的学术报告，本次活动由北京邮电大学王微副教授主持，共有3000余人在线观看并参与探讨。

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报告1：基于机器学习的高度真实感渲染技术

摘要：目前，电影、动漫、游戏等产业对真实感绘制的需求越来越高，而三维场景高度真实感绘制通常需要耗费大量的计算时间和存储空间来计算全局光照，如何在保证绘制质量的前提下提升绘制速度依然是图形学领域面临的核心和热点问题之一。机器学习与真实感绘制相结合是近几年来出现的新锐思想，是目前国内外在真实感渲染方面的热点。报告介绍基于深度学习的物理材质建模方法、基于深度学习的复杂光源优化绘制方法、基于机器学习的蒙特卡洛降噪方法等，探讨如何将高度真实感绘制方法映射为机器学习的思路，从而避免了复杂的物理过程的模拟计算，降低了计算和存储成本。

嘉宾介绍：王璐 ，山东大学，软件学院教授、博导。担任计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会委员、计算机学会人机交互专业组委员、中国图学学会动漫图学工程专委会委员。主要研究方向是高度真实感渲染、并行渲染、实时渲染。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金、山东省自然科学基金重点项目、山东省自主创新及成果转化重大专项等10余项。在国际顶级期刊ACM TOG、IEEE TVCG、CGF和国际顶级会议 SIGGRAPH、Eurographics、EGSR、Pacific Graphics等上发表论文50多篇，参与制订国家标准4项。所研发的高度真实感并行渲染系统是“神威·太湖之光”十大典型应用之一。

报告2：深度强化学习在智能驾驶环境感知中的应用

报告摘要：近年来，深度强化学习在游戏领域取得了显著的成果。在计算机视觉领域，深度强化学习也有了初步的探索。本次报告将从智能驾驶复杂环境的感知难题出发，探索基于深度强化学习的目标识别、检测算法。具体介绍工作如下：1）基于深度强化学习的车型识别，通过挖掘物体的关键区域实现物体细分类。2）基于笛卡尔积组合的车辆行人检测。提出目标距离和类别组合的笛卡尔积联合损失，获得目标距离信息和类别信息。3）基于图像和雷达融合的3D目标检测算法，获取车辆的位置、姿态信息。4）优化模型应用到移动端，提出基于强化学习的自动剪枝方法，在移动端实现高速检测。

嘉宾介绍：陈亚冉，中国科学院自动化研究所，副研究员。担任中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专委会委员。针对智能驾驶环境感知问题发表论文30余篇，其中SCI源论文11篇。获得多项论文奖励，包括《控制理论与应用》年度优秀论文，入选科技部F5000，本学科前1%高被引论文，国际期刊IEEE Transactions on Cognitive and Developmental System 2020年度优秀论文奖（唯一），获得2017年中国智能车未来挑战赛离线测试2项第一名，2020 IEEE ICRA DJI RoboMaster 人工智能挑战赛感知/导航/决策多赛道三项第一名，2019年中国“AI+”创新创业大赛总决赛一等奖。主要研究方向为深度学习、强化学习、深度强化学习，及其在智能车、机器人、智能医疗等方面的应用。

主持人：

王微

北京邮电大学 副教授