謝更好

隨著美國的3DRobotics、法國的Parrot以及中國的DJI（大疆創(chuàng)新）等一系列無人機龍頭企業(yè)的崛起，無人機航拍在軍事及民用領(lǐng)域如軍事偵察、邊境巡邏、城市監(jiān)控、地質(zhì)勘探、災(zāi)情監(jiān)測等方面的應(yīng)用越來越頻繁，而計算機視覺技術(shù)作為無人機智能化的理論基礎(chǔ)，它的技術(shù)提升和應(yīng)用擴展也成了目前很多科學(xué)家一直攻堅的科研難題。如今，伴隨社會各界對無人機航拍技術(shù)的需求與日俱增，長期堅守在計算機視覺和圖像視頻處理領(lǐng)域，特別是在目標(biāo)跟蹤和分類領(lǐng)域的大連理工大學(xué)信息與通信工程學(xué)院副教授王棟，聯(lián)合項目團隊主攻國家自然科學(xué)基金面上項目——“廣域低幀率航拍場景下在線目標(biāo)跟蹤”，竭力攻克技術(shù)難關(guān)，歷盡風(fēng)雨寒霜，在無人機城市安全監(jiān)控、生活模式分析等方面取得一番佳績，進一步推動了智能無人機監(jiān)控領(lǐng)域的發(fā)展。

王棟在CCF頒獎典禮上獲獎

攜初心，在科研路上砥礪前行

初心之于王棟，像海上迷途中的一盞塔燈，它能在迷失航向時發(fā)出明亮閃爍的光芒，指引他在重要時刻做出順應(yīng)本心的選擇。本科期間，王棟在學(xué)習(xí)數(shù)字信號處理的過程中結(jié)識了盧湖川教授，并對盧教授從事的圖像處理方向研究產(chǎn)生了極大的興趣。起初的結(jié)識許是偶然，但這興趣的由來卻是天性使然，正是這場貌似命中注定的相遇讓王棟與“目標(biāo)追蹤技術(shù)”開始了長達數(shù)十年的緣分。循著初始的興趣，2008年，王棟報考并順利成為盧湖川教授的學(xué)生。5年后博士畢業(yè)時，王棟在人生岔路口面臨企業(yè)工作和留?？蒲袃蓚€截然不同的選擇，而他毅然地選擇留校繼續(xù)在盧教授團隊主攻目標(biāo)跟蹤方向研究，誓必將初心踐行到底，始終如一。

在2015—2016年期間，王棟前往美國天普大學(xué)訪學(xué)，在那里結(jié)識了來自天普大學(xué)的凌海濱教授，并受到他的指導(dǎo)。接觸中，他發(fā)現(xiàn)凌海濱教授的研究思路聚焦于如何給該領(lǐng)域帶來新的見解、提出新的問題、做前人未做過的研究上，這對于當(dāng)時專攻精度和速度的王棟來說受益匪淺。在國外一年里，王棟學(xué)與研并行，他在高空無人機場景的跟蹤中取得了一些階段性的實驗結(jié)果，為回國之后開展無人機方面的檢測與跟蹤奠定了基礎(chǔ)。

科研一旦啟航，途中總避免不了風(fēng)浪，當(dāng)下的迫停不是坐待天晴，而是蓄銳養(yǎng)精。2016年下半年回國之后，王棟繼續(xù)主攻目標(biāo)跟蹤方向的應(yīng)用研究，但他發(fā)現(xiàn)當(dāng)時目標(biāo)跟蹤技術(shù)的算法精度不高，根本無法解決行業(yè)痛點問題，以至于他此后半年一直困于技術(shù)瓶頸和迷茫期。后來，隨著在大疆無人機上看到應(yīng)用前景，王棟及其團隊也對近年來深度視覺跟蹤方面的研究工作進行深入總結(jié)和分析，全面掌握了現(xiàn)有算法進展及優(yōu)缺點。通過深入挖掘深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)，提出局部敏感回歸跟蹤算法，在國際標(biāo)準(zhǔn)測評VOT2017公開數(shù)據(jù)集上獲得第一名。而后他們更是提出了聯(lián)合判決性和可靠性學(xué)習(xí)的相關(guān)濾波跟蹤算法，進一步提升了跟蹤算法的精度，在國際標(biāo)準(zhǔn)測評OTB2015和VOT2017均取得當(dāng)時最高精度。王棟及其團隊在深度視覺跟蹤方面的最新進展和突破為之后的多項關(guān)于目標(biāo)跟蹤方面的國家及省部級研究課題奠定了堅實基礎(chǔ)。

合力打造數(shù)字化獵鷹

艱澀難懂的科學(xué)理論對外介紹時總被該領(lǐng)域的科學(xué)家簡而言之，以更為貼近生活的理解方式傳遞給科學(xué)圈外的大眾，但越是淺出的講解靠的越是深入的科研實踐。作為計算機視覺和圖像視頻處理研究的專家，當(dāng)談及計算機視覺時，王棟先把相機的攝像頭比作人的眼睛，把連接的電腦或者其他的計算平臺比作人的大腦，后又通過流動人群跟蹤和大疆無人機的環(huán)繞式拍照兩個生活應(yīng)用實例，使其領(lǐng)域的研究內(nèi)容以一種更為通俗易懂的方式呈現(xiàn)出來。當(dāng)落實到當(dāng)前的科研實戰(zhàn)，王棟及其團隊并沒有將目標(biāo)跟蹤技術(shù)僅僅止步在“人的眼睛”上，而是重點突擊當(dāng)時在國內(nèi)外研究均處于起步階段的“廣域低幀率航拍場景下在線目標(biāo)跟蹤”課題，解決由目標(biāo)外觀特征的模糊性及運動場景的復(fù)雜性帶來的諸多挑戰(zhàn)，包括目標(biāo)尺寸小、視覺特征模糊、運動復(fù)雜、光照陰影變化、背景雜亂等問題，合力打造出一只捕捉更快、鎖定更準(zhǔn)、顯示更清的“數(shù)字化獵鷹”。

相關(guān)經(jīng)典及前沿理論是項目實施的堅實基礎(chǔ)。王棟及其團隊以最前沿的深度學(xué)習(xí)理論為指導(dǎo)，以項目團隊前期在三種模型，包括子空間和稀疏表示模型、部距離度量模型、深度學(xué)習(xí)模型下的在線跟蹤方面的初步研究為基礎(chǔ)，以生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型作為模擬小樣本目標(biāo)及背景的實踐支撐，由此開始研究低分辨率小目標(biāo)的深度學(xué)習(xí)模型、小目標(biāo)訓(xùn)練樣本生成和深度網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練、低幀率相似目標(biāo)的時空語義關(guān)聯(lián)模型，并提出廣域低幀率航拍場景中在線目標(biāo)跟蹤算法。

多年相關(guān)研究經(jīng)驗是項目實施的必要條件，合理的團隊結(jié)構(gòu)和緊密的國際合作是項目實施的有力保障。王棟的團隊是由一批有著豐富理論和實踐知識儲備的碩博士研究生組成的，他們一直主攻目標(biāo)跟蹤和分類方向的研究，在基于子空間、稀疏表示、局部距離度量方面曾提出了一系列表現(xiàn)優(yōu)異的模型算法，對于深度視覺跟蹤算法的綜述和最新突破，為如何利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立魯棒外觀模型提供了技術(shù)條件。同時，王棟及項目團隊與美國加州大學(xué)Merced分校Ming-Hsuan Yang教授、美國Temple大學(xué)Haibin Ling教授、香港中文大學(xué)Xiaogang Wang教授等目標(biāo)跟蹤和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的資深研究人員一直保持著良好的學(xué)術(shù)交流合作，并能及時獲得最前沿的研究動態(tài)和指導(dǎo)。

特色與創(chuàng)新是項目收獲突破性成果的最強證明。針對廣域場景下小目標(biāo)外觀建模問題，他們嘗試創(chuàng)新性地提出融合深度孿生匹配模型和深度特征分類模型的深度目標(biāo)外觀模型，將深度學(xué)習(xí)理論推廣到廣域航拍視頻序列中的在線目標(biāo)跟蹤問題上。同樣是廣域場景下小目標(biāo)方向，針對其訓(xùn)練樣本缺乏有效訓(xùn)練深度模型問題，他們嘗試創(chuàng)新性地提出利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)模擬真實小樣本目標(biāo)并將其嵌入到真實背景，并離線學(xué)習(xí)適合本項目場景的深度特征。之后，為解決目標(biāo)行動軌跡及背景的復(fù)雜性難題，王棟及其團隊著手低幀率視頻序列特性的研究，嘗試創(chuàng)新性地利用多目標(biāo)跟蹤思想來解決在線單目標(biāo)跟蹤問題，并提出時空語義關(guān)聯(lián)模型來統(tǒng)一建模目標(biāo)外觀模型和時空語義模型，推理待跟蹤目標(biāo)的最優(yōu)軌跡。

“數(shù)字化獵鷹打造計劃”讓當(dāng)時的國內(nèi)視覺目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域突破了之前的技術(shù)限制，取得了多次國際性賽事的重大成果。從2017年到2020年，王棟及其團隊6次在國際視覺目標(biāo)跟蹤競賽（VOT）中獲得第一名，其中包括VOT長時組（VOT2018-LT,VOT2019-LT,VOT2020-LT）三連冠。他們站在巨人的肩膀上，向著科學(xué)的更遠(yuǎn)處眺望，可當(dāng)遠(yuǎn)景別在心頭后，他們又默默低下頭，錘煉出以創(chuàng)新為內(nèi)核的片瓦去搭建更為壯觀的科學(xué)高樓。

將學(xué)習(xí)進行到底

所謂學(xué)無止境，在強調(diào)持久學(xué)習(xí)的同時也點明了學(xué)習(xí)的環(huán)境不是唯一。對于王棟來說，學(xué)習(xí)與科研的地點并不僅限于實驗室，工作之“娛”同樣也是學(xué)習(xí)的平臺。尤其近幾年來大熱的3D國漫《秦時明月》，讓他將“學(xué)”巧妙滲透在個人的娛樂活動里。在被動漫本身的劇情吸引外，“術(shù)業(yè)有專攻”的他將視覺研究向生活娛樂及興趣領(lǐng)域外延，更關(guān)注動畫制作在圖形和計算機視覺上的進展，而當(dāng)下動漫視覺技術(shù)的提高也讓扎根于視覺技術(shù)領(lǐng)域多年的他備受鼓舞。

所謂學(xué)無止境，學(xué)習(xí)不僅要躬行實踐，苦熬此時燈下，更要高瞻遠(yuǎn)矚，統(tǒng)籌未來規(guī)劃。王棟基于目前的研究工作，設(shè)想在今后的科研中能與國內(nèi)相關(guān)的領(lǐng)域?qū)W者共同努力，引領(lǐng)計算機視覺從主攻具體成品向制定領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展，在未來做出具有更大話語權(quán)的成果，在企業(yè)合作、公共生活、航天科工方面取得較大的社會效益。

王棟在個人學(xué)術(shù)方面一直堅守著專業(yè)要求，他在計算機視覺相關(guān)領(lǐng)域具有扎實的理論基礎(chǔ)和豐富的實踐經(jīng)驗，也不斷更新著知識的廣度和深度。個人領(lǐng)域上的自修積淀成集體項目的科研高樓，登上這高樓環(huán)望，在線目標(biāo)跟蹤技術(shù)似獵鷹一般，盡情翱翔在這無邊藍天，護佑著人民安全并予之方便。