喜报 | 我所获得2项2023年度国家自然科学基金面上项目资助

发布时间：2023年8月28日

      8月24日，国家自然科学基金委员会公布了2023年度国家自然科学基金项目的评审结果，我所获得面上项目资助共2项，分别为：

      项目名称：面向稀疏性问题的时空轨迹生成与表示学习方法研究

      项目负责人：林友芳

       项目简介：时空轨迹数据是由人群转移、车辆通行、货物运转等移动行为产生的详细记录。时空轨迹的挖掘和利用是建设智能交通、智慧城市和智慧物流等系统的重要内容。然而，实际应用场景中采集的时空轨迹数据普遍存在稀疏性问题，严重阻碍了我们对轨迹数据的充分利用。面向时空轨迹数据的稀疏性问题，项目围绕时空轨迹的生成与表示学习这两个关键科学问题，重点开展四方面研究：①针对轨迹的序列稀疏性，研究基于时空上下文建模的时空轨迹恢复方法；②针对轨迹的样本稀疏性，研究基于时空先验和扩散机制的时空轨迹生成方法；③针对轨迹的语义稀疏性，研究基于跨时空对比学习的时空轨迹语义表示方法；④针对轨迹的标签稀疏性，研究基于最大熵理论的时空轨迹通用表示学习方法。本项目的特色在于，聚焦时空轨迹数据的稀疏性问题，构建一套时空轨迹生成与表示学习方法体系，提高时空轨迹数据质量和特征表示质量，支撑智能交通和智慧物流等系统中各种基于轨迹的服务。

面向稀疏性问题的时空轨迹生成与表示学习方法研究框架

      项目名称：复杂遮挡下基于光场图像的场景信息恢复技术研究

      项目负责人：张硕

      项目简介：图像拍摄过程中经常会遇到各类复杂遮挡的情况，例如常见的铁丝网、栏杆、草丛、雨、雪、雾、玻璃窗户等，严重影响了成像效果。与传统图像相比，光场图像特有的多视角特征为复杂遮挡下的场景信息恢复提供了新的思路。本研究系统化梳理了各类复杂遮挡场景，从空间分布、混叠程度等角度总结提炼出典型问题，开展场景结构及细节信息恢复的相关研究。主要内容包括：成像一致性失效情况下基于上下文信息交互的深度估计、结合遮挡关系先验的分层多平面重构技术、基于遮挡混叠自主感知的图像恢复技术、基于视差差异及边缘引导的图像分离技术，最终构建完整的复杂遮挡下场景信息恢复的原型系统，验证方法的有效性和实用性。本项目对各类遮挡场景进行了系统化的分析，对光场图像多视角特性进行充分的挖掘，拟解决图像中场景信息缺失、混叠等问题，恢复准确的场景结构及可信的细节信息。相关成果可以为军事、生活、娱乐等方面的视觉应用提供技术支撑，具有广阔的应用前景。

复杂遮挡下基于光场图像的场景信息恢复技术研究框架

      我所高度重视国家自然科学基金申报工作，通过加强团队建设、搭建科研平台，努力为教师营造更好的科研条件与氛围。我所教师在本次国家自然科学基金项目申报中取得的成绩将鼓舞和激励我们今后不断开展高水平科学研究，取得更有学术价值和影响力的科研成果。