本网讯（人工智能学院）技术赋能公益，创新蕴含温情。近日，在2023 CCF青年精英大会（YEF2023）上举办的CCF技术公益黑客马拉松大赛圆满落下帷幕。本次大赛旨通过技术创新来探索公益需求的解决方案，以黑客马拉松竞赛的形式展现中国计算机青年精英的技术向善风采，吸引来自浙江大学、复旦大学、香港城市大学、西安电子科技大学、阳光软件在内的知名高校、研究所和企事业单位的多支参赛队伍。
我校汤进、李成龙、赵志成老师指导研究生代文轩、金建东、王春、王超联合安徽省空安信息科技有限公司组建“河流保卫者团队”。通过团队协同攻关，构建面向河道智能巡检的全天候检测识别一体化平台，应用多模态技术实现了全天候智能巡检，助力公益团队快速发现和准确定位污染源，斩获无人机助力河流保护赛道冠军及“最佳技术奖”。
图1 最佳技术奖获奖证书
与此同时，在近期落幕的第五届“中科星图杯”国际高分遥感图像解译大赛中，代文轩、沈庆两位同学在我校赵志成、肖云、李成龙、汤进多位老师的指导下精心准备，并在竞技角逐中提出基于微小目标时空特性动态建模的高效跟踪方法，达到跟踪精度和效率的良好平衡。经过线上多轮算法比拼及线下现场答辩，获得第五届“中科星图杯”高分辨率光学卫星视频中多目标跟踪赛道第四名。
图2 高分辨率光学卫星视频中多目标跟踪赛道排名
图3 中科星图杯比赛获奖证书
学科竞赛和学术研究相互促进，2023年以来课题组已在遥感领域顶级期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)上发表多项研究成果。
赵志成、李成龙、肖云老师和张涌同学题为“Thermal UAV Image Super-Resolution Guided by Multiple Visible Cues”的论文，提出了一种新颖的无人机平台下可见光图像引导热红外图像超分辨的方法。该论文提出的方法充分挖掘了可见光图像的外观、语义和边缘线索，使用可见光图像提取的三种线索对热红外图像超分辨进行引导，经自适应融合感知后得到高分辨率热红外图像。所提方法不仅在引导图像超分辨任务中取得优越性能，同时也为其他多模态引导超分辨问题提供了新的解决思路。
图4 多线索引导网络
阮瑞、李成龙、赵志成老师和王超同学题为“Category-oriented Localization Distillation for SAR Object Detection and A Unified Benchmark”的论文，提出了一种新颖的光学图像到合成孔径雷达（SAR）图像的跨模态蒸馏方法，旨在解决光学与SAR模态的模态差异问题。该论文设计了一种跨模态定位蒸馏方法，利用光学图像中的类别先验知识来解耦边界框的分布，自适应地聚焦于高质量教师模型的定位知识。所提方法具有很强的通用性，并成功地应用于多个经典目标检测网络中，性能得到了显著提升。
图5 提出的跨模态蒸馏框架