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　無(wú)人機(jī)在搜救、巡邏與環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用日漸普及，但仍受複雜環(huán)境，如惡劣天氣等條件影響效果。人工智能(AI)研究領(lǐng)域頂尖學(xué)者、嶺南大學(xué)（嶺大）協(xié)理副校長(zhǎng)（策略型研究）、研究生院院長(zhǎng)、利榮康計(jì)算智能學(xué)講座教授鄺得互教授，與其合作科研團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的研究項(xiàng)目「受限環(huán)境智能增強(qiáng)與內(nèi)容理解關(guān)鍵技術(shù)」，提出解決目前無(wú)人機(jī)應(yīng)用的三大科學(xué)難題，大幅提升無(wú)人機(jī)在特定場(chǎng)景的工作能力，成果榮獲2025年度山東計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)的最高殊榮?自然科學(xué)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)，以表彰團(tuán)隊(duì)在無(wú)人機(jī)技術(shù)研究、應(yīng)用及創(chuàng)新方面的卓越貢獻(xiàn)。

　該研究獲國(guó)家自然科學(xué)基金支持，針對(duì)現(xiàn)實(shí)中無(wú)人機(jī)在複雜環(huán)境下面臨的三大難題，包括「影像不穩(wěn)定」、「在複雜環(huán)境辨識(shí)目標(biāo)困難」，以及「以低成本持續(xù)提升技術(shù)」，提出了三個(gè)重要的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。首先，團(tuán)隊(duì)探索在特定場(chǎng)景下增強(qiáng)無(wú)人機(jī)的視覺(jué)效果，讓無(wú)人機(jī)的視覺(jué)系統(tǒng)快速適應(yīng)不同場(chǎng)景，在惡劣條件下仍能獲取較清晰、穩(wěn)定的關(guān)鍵資訊。其次，團(tuán)隊(duì)提出讓無(wú)人機(jī)在複雜的背景中，透過(guò)多層次分析，辨識(shí)出特定目標(biāo);最後，團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)以低成本讓無(wú)人機(jī)系統(tǒng)可持續(xù)進(jìn)化提升。

　研究提出的相關(guān)技術(shù)現(xiàn)已轉(zhuǎn)化為商業(yè)應(yīng)用，獲AI技術(shù)公司，例如國(guó)網(wǎng)智能、博遠(yuǎn)視訊等單位採(cǎi)用，大幅提升無(wú)人機(jī)在交通管理、應(yīng)急救援、植被保護(hù)、電力裝置巡邏檢查等多場(chǎng)景任務(wù)中的自主感知和決策能力，使得無(wú)人機(jī)應(yīng)用能夠突破更多環(huán)境條件限制，以更高效及高質(zhì)素完成工作任務(wù)。

　鄺得互教授表示：「我對(duì)於獲獎(jiǎng)深感榮幸，這不僅是對(duì)我個(gè)人研究成果的肯定，更是對(duì)整個(gè)團(tuán)隊(duì)共同努力的認(rèn)可。本次研究旨在突破無(wú)人機(jī)在複雜環(huán)境中的發(fā)展難題，成果不但推動(dòng)無(wú)人機(jī)技術(shù)發(fā)展，也為提升人類福祉作出貢獻(xiàn)，包括在救援、環(huán)保等關(guān)乎公共利益的領(lǐng)域上，開拓更廣闊的應(yīng)用前景和潛力。未來(lái)我們將繼續(xù)推動(dòng)創(chuàng)新技術(shù)的研究和應(yīng)用，讓社會(huì)感受科技轉(zhuǎn)化帶來(lái)的便利?！?/p>

　項(xiàng)目五篇代表性論文已在國(guó)際頂尖期刊及學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表，包括《IEEE模式分析與機(jī)器智能匯刊》(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、《國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)雜誌》(International Journal of Computer Vision, IJCV)、《國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別大會(huì)》(Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)、《IEEE多媒體匯刊》(IEEE Transactions on Multimedia, TMM)和《國(guó)際多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議》(ACM Multimedia, ACM MM)，谷歌引用2572次。其中有一篇論文為「基本科學(xué)指標(biāo)資料庫(kù)」(Essential Science Indicators，簡(jiǎn)稱ESI)高被引論文；亦有單篇論文的谷歌引用超過(guò)2000次，受到包括中國(guó)工程院院士、新加坡工程院院士、歐洲科學(xué)院外籍院士、IEEE 院士等領(lǐng)域內(nèi)專家學(xué)者的廣泛認(rèn)可及正面評(píng)價(jià)。

　「受限環(huán)境智能增強(qiáng)與內(nèi)容理解關(guān)鍵技術(shù)」項(xiàng)目由嶺大的鄺得互教授、山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院叢潤(rùn)民教授、南開大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院郭春樂(lè)副教授、合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院李鋒副教授、北京交通大學(xué)信息科學(xué)研究所所長(zhǎng)白慧慧教授，以及山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院張偉教授共同參與研發(fā)。

　頂圖：嶺大協(xié)理副校長(zhǎng)(策略型研究)鄺得互教授榮獲2025年度山東計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)?自然科學(xué)獎(jiǎng)中的最高殊榮一等獎(jiǎng)。(左起：鄺得互教授、叢潤(rùn)民教授)