（通讯员 李娜）近日，学部机器学习与数据挖掘团队朱鹏飞副教授、胡清华教授等人撰写的论文《Detection and Tracking Meet Drones Challenge》被人工智能领域国际顶级期刊IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence（IEEE TPAMI）录用。该期刊科学引文索引影响因子为17.86，在2020年谷歌所发布的学术影响力排名中，位列所有计算机工程、电子工程及人工智能相关期刊之首。同时，团队关于无人机环境感知的相关工作也先后发表在CVPR、IEEE TIP、IEEE CSVT等会议和期刊上。
无人机在军事、航拍、安监、执法等领域的应用越来越广泛，但国际上关于无人机视觉方面的公开数据和文献却较少。在国家自然基金和天津市学科建设经费支持下，依托天津市机器学习重点实验室和天津市131创新团队，搭建了无人机视觉数据开放平台VisDrone，采用机载可见光和双光摄像头进行数据采集，平台覆盖目标检测、目标跟踪、目标计数、群体分析等任务，同时满足单机和多机协同环境感知的研究需求。目前，VisDrone已成为国际和国内广泛使用的智能无人系统环境感知数据平台，相关数据集已成为无人机领域的基准数据集。
图1 VisDrone数据集
基于VisDrone数据平台，团队自2018年以来在ECCV和ICCV计算机视觉国际顶级会议上已连续举办了四届VisDrone挑战赛，包括目标检测、目标跟踪和人群计数等多个赛道。VisDrone挑战赛吸引了包括卡耐基梅隆大学、慕尼黑理工大学，清华大学、北京大学、中科院、腾讯、深兰科技、首尔科技大学、韩国光州科学技术学院和悉尼科技大学等国内外知名高校及机构在内的参赛者，四年间，参赛队伍数量从2018年的66支增加到2021年的208支，已有38篇会议论文发表在VisDrone Workshop，论文中提出的无人机检测、跟踪和人群计数新方法，极大地推动了无人机视觉研究的蓬勃发展。
图2 在ECCV、ICCV上举办的VisDrone挑战赛及研讨会
围绕智能无人系统应用，团队与中汽数据有限公司合作开发了自动驾驶数据半自动标注平台，相关成果获得2021年度中国智能交通协会科技进步二等奖，与中水北方勘测设计研究有限责任公司合作开发了遥感影像人机协同数据标注平台，相关成果入选2021年度水利先进实用技术重点推广指导目录，与山东睿朗智能科技有限公司合作开发电力作业异常巡检平台，实现了对15种电力作业异常行为的精确识别。团队还开发了无人机河道智能巡检系统以及交通巡检盒子等，未来团队将围绕自动驾驶、交通巡检等领域与行业企业开展深度合作和应用，实现智能无人系统领域的产学研深度融合。
图3 团队提出的一系列无人机环境感知模型
