4月7日下午，武汉大学导航与位置服务研究室副教授李明做客海燕策略研究线路一精工讲坛，以“AI视觉在自主无人机感知定位和生态环境应用中的创新”为主题与海燕策略研究线路一百余名师生进行学术交流。报告由宗望远教授主持。

李明首先以室内三维感知与视觉定位技术为引对自主无人机进行了介绍，他谈到，自主无人机是目前的研究热点，但国内针对无人机的研究主要集中在实时测图、分析建模等方面，对自主无人机的研究领域涉及较少。随后，李明详细讲解了自主无人机导航定位避障的完整技术流程，他指出，对于大型仓库，使用传统的方式去盘点上百万货物产生的损耗是极大的，而使用无人机技术可以减少相当于5000辆燃油汽车一年的碳消耗。在无人机研发中，视觉系统扮演了一个非常重要的角色，为解释视觉的重要性，李明邀请学生上台做了一个小游戏，单脚站立，肢体稳定，但闭上眼睛后，身体便开始晃动，生动形象的解释了视觉稳定功能。

随后，李明从水下无人机获取珊瑚图像、珊瑚三维模型制作、珊瑚个体标注等三方面进行了报告。他谈到，水下无人机摄影测量处理前，会进行显著目标检测、剔除遮挡图像，以获取准确的珊瑚图像信息。他指出，我国珊瑚年均生长约10厘米，要准确测量珊瑚长势，需要利用先进的自标定与图像匹配技术获取毫米级的珊瑚海床三维地貌模型，通过建立基于经验的迭代折射矫正模型，减少不同时期珊瑚几何形变引起的误差。他分享到，针对珊瑚个体标注，可以利用已有的方法，进行深度学习训练数据标注，并提出适用于造礁珊瑚语义分割的改进神经网络，提高了珊瑚个体标注的分析精度。

有同学问到：“无人机如何克服水底复杂的工作环境进行目标识别呢？”李明谈到，清澈水域中，针对水下光照复杂的环境，目前我们的研究已经完成了相机水下布设、标定与自校检、正射影像生产、生物信息在复杂自然结构语义中提取目标等工作。而在浑浊水域，虽然可以采用声纳技术，但成本较大，不利于推广，目前还没有较好的解决办法，还需进一步研究解决。

李明还对与会师生提出的其他问题进行了交流探讨，他鼓励同学们认真学习视觉定位、动态检测等技术方法，结合自己的研究方向，不断钻研，争取在自主无人机的应用方面做出应用型成果。

图文：陈燕斌、刘紫琪

审核：丁幼春