新闻动态
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121日,中国图象图形学学会(CSIG)公布了2023年度博士学位论文激励计划的入选名单,浙江大学计算机学院博士研究生表现突出,共有2篇博士论文成功入选!论文涉及可视分析、计算机视觉、机器学习等前沿领域,充分展示了我院在图象图形学领域的研究实力和创新能力。

在此,我们向获奖的博士生和导师表示热烈的祝贺!也感谢中国图象图形学学会对浙江大学计算机学院的认可和支持。

入选论文介绍

1. 姓名:秦泽群

论文题目:动态开放环境下自动驾驶结构化场景感知与学习研究

导师:李玺

李玺           |           秦泽群

秦泽群博士学位论文成果总览


秦泽群博士的博士论文围绕动态开放环境下的动静态感知学习进行了研究,该问题是人工智能及计算机视觉领域的重要课题之一,但复杂多样开放的场景也带来了学习中的巨大挑战,其核心研究思路就是通过嵌入结构化先验与构建结构化解空间的方式简化复杂问题,挖掘内在规律,并实现更好的性能与速度。基于这个思路,本文提出了一系列工作,包括超快结构化车道线检测方法用于静态感知、基于地面先验的单目3D目标检测方法用于动态感知、鸟瞰图视角下统一的时空融合模型整合动静态感知,并最终达到了性能与速度的双重突破,开源并被广泛应用到各种任务中。

2. 姓名:王伽臣

论文题目:乒乓球智能数据分析

导师:巫英才

巫英才           |           王伽臣

王伽臣博士学位论文成果总览

王伽臣博士的博士学位论文围绕乒乓球智能数据可视分析问题展开研究,重点攻克战术挖掘、表现评估、比赛模拟以及训练优化四大数据分析任务。其中,针对战术挖掘任务中数据规模庞大、数据维度多样等挑战,提出了基于多维视角的战术挖掘可视分析方法,支持从宏观和微观角度快速高效分析战术运用模式;针对表现评估任务中球员动作细腻、技术变化迅速等挑战,提出了基于知识推理的击球表现自动评估框架,大幅提升了乒乓球领域自动化表现评估的准确性;针对比赛模拟任务中战术模拟复杂、用户决策困难等挑战,提出了基于人机融合的比赛模拟可视分析方法,支持各类战术调整策略的高效探索和直观解析;针对训练优化任务中训练数据缺失、教练建议模糊等挑战,提出了基于软硬结合的训练过程只能优化技术,有效支持关键指标监测和训练优化建议的推荐。

热烈祝贺!


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中国图象图形学学会博士学位论文激励计划”(以下简称“CSIG博士学位论文激励计划”)为推动中国图像图形学领域的科技进步,鼓励创新性研究,促进青年人才成长而设立。

2023年,中国图象图形学学会学会共收到推荐论文80篇,经遴选,共有10篇论文入选2023年度CSIG博士学位论文激励计划,7篇论文获得2023年度CSIG博士学位论文激励计划提名。