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科學研究
重慶大學計算機學院人工智能領域研究動態
作者:    時間:2018-04-19    浏覽量:

 

人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是一門研究模擬人類智能,實現機器智能的科學。自誕生以來始終是計算機科學的前沿學科,並在計算機領域內得到了愈加廣泛的重視,其理論和技術日益成熟,應用領域包括醫學、工業、運輸、服務等在內的社會各大行業。

重慶大學計算機學院緊緊把握人工智能研究方向,一大批教授及其研究團隊致力于人工智能領域的研究,分別在醫學影像、智能交通、航天及公共安全、硬件平台及基礎算法研究和其他智能應用等領域取得了顯著的研究成果。

一、醫學影像領域

醫學影像是疾病診斷和手術規劃的重要判斷依據。傳統的人工方法完全依靠醫生經驗進行判斷,而且需要耗費較多的時間。我院一批教授運用人工智能的方法,對醫學影像實現智能化地自動處理和判別,其研究成果已成功應用于全國多家三甲醫院。

房斌教授團隊利用深度學習、水平集等人工智能前沿算法,快速、准確地對肝髒及腫瘤等組織器官進行分割,建立三維器官模型。算法分割效果接近臨床醫生的水平,部分結果超過臨床醫生;利用Faster R-CNN模型技術,快速准確地檢測並識別紅細胞、白細胞、結晶體、上皮組織、管型細胞、黴菌等各種類型的細胞。

何中市教授團隊研制了增強病變智能檢測和輔助診斷軟件系統,基于CT圖像、核磁共振圖像對肺結節、肺栓塞病變進行檢測,對核磁共振圖像進行超分辨率重建,提高計算機輔助醫學診斷的水平。劉然博士團隊采用Faster R-CNN實現了IVOCT易損斑塊的自動檢測,檢測質量達到了85.36%,接近醫學專家的水平。

在膠囊內鏡及內窺鏡輔助診斷手段研究方面,汪成亮教授團隊采用醫療圖像大數據處理技術、結合深度學習中多種模型,研發出基于醫療圖像的智能診斷手段,其准確率已超過人類醫學專家。周尚波教授團隊基于消化道膠囊內鏡影像進行智能分析,能夠對消化道出血和腫瘤進行自動檢測。


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肝髒自動分割及三維重建

 

三維-核磁共振圖像的跨層面方向自相似性


 

基于醫療圖像的智能診斷


 

 消化道出血檢測(上)及腫瘤檢測(下)



二、智能交通領域

面對當今世界全球化、信息化發展趨勢,傳統的交通技術和手段已不適應經濟社會發展的要求,而智能交通已成爲當今世界交通運輸發展的熱點和前沿,更是未來交通系統的發展方向。我院衆多教授、團隊致力于智能交通系統研究,衆多研究成果已廣泛應用于社會各行業領域。

房斌教授團隊采用顯著紋理信息提取、不變透視模式提取等圖像處理與人工智能算法,對道路的車道線、消失點等關鍵信息進行精確檢測,對交通標志進行准確地檢測、識別及測距,可以幫助智能車輛模擬人類視覺系統,准確獲取道路信息,提供控制決策及預警信息。算法結果達到國內先進水平,部分算法應用于“中國智能車未來挑戰賽”的比賽車輛中,並取得優異成績。

郭平教授團隊研究的交通信號燈配時算法,通過移位左轉又稱爲連續流交叉口(CFI Continuous Flow Intersection)交通信號控制方法,將左轉車道轉移設置,重組道路斷面,減少信號相位,從而提升整個路口通行效率。

馮永教授團隊利用車輛監控圖片,開展車輛檢測與計數系統研究。文靜副教授團隊采用基于深度學習的自然場景文字檢測和識別的前沿算法,完成對火車車牌號的圖像檢測、識別和定位。該算法識別准確率可達90%以上,目前已經成功應用到成都鐵路公司等多個車站的定點機車號的檢測上。

劉凱博士團隊基于車聯網關鍵技術,在多智能體系統的移動互聯研究方向開展包括基于神經網絡及深度神經網絡的智能體設計、基于強化學習及遷移學習的智能體交互與協作、以及面向複雜環境的智能處理算法研究等。





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機車車牌識別結果展示


 

道路視覺環境感知

 

車輛檢測與計數系統


    三、服務航天及公共安全領域

當前,國家及各地方政府高度重視公共安全問題,對新科技、新技術廣泛應用于健全公共安全體系、提升公共安全保障能力給予大力支持。我院多位教授及其團隊的研究成果已服務于國家航天及公共安全維護中。

周尚波教授團隊通過移動載體視頻跟蹤的導引頭設計進行無人機動態目標跟蹤,並取得交通車輛檢測與識別專利。此外,在航天遙感圖像大數據的物體分割、識別與檢測領域,采用人工智能理論、利用TensorflowArcGIS API Python等工具及ENVI Services Engine引擎,構建遙感影像目標識別和地理信息智能平台,包括影像處理模塊、資源管理模塊、拆遷管理模塊和違建管理等功能。

郭平教授團隊以定性空間推理爲主,研究空間關系表示和空間關系推理,提出了空間組合推理模式與推理算法。該算法將空間對象間的拓撲關系與方位關系有效地連接起來,推導出更合理更准確的空間對象間的關系,並與GIS相結合提供以空間對象幾何特征爲基礎的高效GIS查詢服務。

房斌團隊在無人機輸電線路智能檢測領域,利用深度學習,建立輸電線路多目標檢測框架,快速、有效地在大規模圖像集的複雜場景中實現多目標檢測,有效減輕人工勞動強度,實現智能化輸電線路巡檢。


 

河流分割及用地分割


   

輸電線路目標檢測


 

空間推理及其應用


 

群體智能與群體協議的自律分散



四、硬件平台和基礎算法領域

計算系統硬件平台和算法學習是人工智能的基石,它們爲人工智能的各類應用提供了硬件和軟件支撐。

劉铎博士團隊研究基于CPU/GPU的異構計算系統,開展面向深度學習的系統優化研究,包括面向嵌入式系統的卷積神經網絡的壓縮與優化和面向異構系統對深度學習算法和應用進行改造和優化,從而進一步提高其運行效能。

郭平教授在知識獲取、表示與集成方面取得較好成果,主要研究從神經網絡中獲取知識並以顯示的形式表示,以及知識庫中知識的一致性、規範性檢測方法。

李佳教授在群體智能方向研究基于強化機器學習的智能集群算法,並關注被稱作群體協議的自律分散系統,研究領導選擇算法、群分割算法以及系統的通用計算能力該算法,這些理論成果對研究機器人集群控制,大規模災害狀況下的人群避難誘導等有重要理論支撐。

汪成亮教授團隊在深度學習基礎理論及技術方面,其深度學習模型中強大的神經元級別安全設計的主要內容于2018年被英國知名科技媒體“The Register”報道。該研究首次提出了如何在深度學習的神經網絡模型中插入強大的神經網絡木馬來對目前日益被廣泛應用的深度學習系統形成重大威脅,從而爲越來越智能化的系統敲響了安全防禦的警鍾。


 

高性能人工智能計算環境

五、其他智能應用領域

在教育、文化、媒體娛樂等其他人工智能應用領域,我院多位教授也取得了新的研究成果。

何中市教授團隊在“計算機輔助文學藝術創作研究-詩詞曲聯”上,通過構建詩詞對聯結構韻律分析、風格評價、計算機輔助作品生成軟件系統,開設了中國古典詩詞計算機輔助寫作課程,用計算機幫助青年學生寫作古典詩詞,讓詩詞大踏步進入校園;在文化古迹數字化保護研究上,其團隊建立了一套結合深度學習與數字圖像修複技術的“大足石刻虛擬修複模型與技術”,爲世界文化遺産保護提供了一種人工智能新途徑。

 

 

大足石刻虛擬修複模型與技術

房斌教授團隊利用卷積神經網絡(CNN)算法,有效的提取出人臉中的顔色、紋理、邊緣特征,進而檢測、精准定位出複雜背景中大小不一的人臉位置。該算法已廣泛應用于駕駛員駕駛行爲監督系統、身份認證、媒體娛樂等方面。

 


基于深度學習的人臉檢測