郭裕兰

报告题目：

面向空天应用的空间智能关键技术

个人简介：

中山大学电子与通信工程学院教授，博士生导师。主要研究领域为空间智能、三维视觉与机器人系统。在IEEE TPAMI和CVPR等期刊和会议发表学术论文200余篇，谷歌学术总被引2万余次，入选ScholarGPS全球前0.05%科学家，连续五年入选Elsevier中国高被引学者。曾荣获中国计算机学会自然科学一等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖、ACM China SIGAI Rising Star等学术奖项。现任中国图象图形学学会三维视觉专委会副主任委员、IEEE Transactions on Image Processing高级领域编辑（SAE），并多次担任CVPR（2021/2023/2025）、ICCV（2021/2025）、NeurIPS（2024/2025）等国际顶级会议领域主席。

摘要：

空天系统的自主运动能力高度依赖于对三维空间的精准感知与鲁棒理解，而计算机视觉技术是实现这一空间智能的核心手段。然而，在极端任务环境下，现有视觉系统仍面临“认不清、辨不明、看不全、定不准”等关键性技术挑战，严重制约了任务执行效能。本报告将围绕空天应用场景，系统性地汇报团队在突破这些技术瓶颈方面的创新成果：针对“认不清”问题，重点阐述面向多传感器的图像超分辨率算法体系，涵盖单目图像、单目视频、双目视觉及光场成像等多源数据；针对“辨不明”挑战，详细介绍团队在视频卫星动态目标检测与跟踪方面的系列突破；针对“看不全”难题，全面展示团队在三维重建、点云配准及大尺度场景语义理解等方面的技术进展；针对“定不准”瓶颈，重点解析大跨视角（90°级）图像匹配定位方法及其在地月场景中的创新应用。这些研究成果可为空天智能系统的环境感知提供系统的技术解决方案。