4月7日下午，武漢大學導航與位置服務研究室副教授李明做客yl7703永利精工講壇，以“AI視覺在自主無人機感知定位和生态環境應用中的創新”為主題與yl7703永利百餘名師生進行學術交流。報告由宗望遠教授主持。

李明首先以室内三維感知與視覺定位技術為引對自主無人機進行了介紹，他談到，自主無人機是目前的研究熱點，但國内針對無人機的研究主要集中在實時測圖、分析建模等方面，對自主無人機的研究領域涉及較少。随後，李明詳細講解了自主無人機導航定位避障的完整技術流程，他指出，對于大型倉庫，使用傳統的方式去盤點上百萬貨物産生的損耗是極大的，而使用無人機技術可以減少相當于5000輛燃油汽車一年的碳消耗。在無人機研發中，視覺系統扮演了一個非常重要的角色，為解釋視覺的重要性，李明邀請學生上台做了一個小遊戲，單腳站立，肢體穩定，但閉上眼睛後，身體便開始晃動，生動形象的解釋了視覺穩定功能。

随後，李明從水下無人機獲取珊瑚圖像、珊瑚三維模型制作、珊瑚個體标注等三方面進行了報告。他談到，水下無人機攝影測量處理前，會進行顯著目标檢測、剔除遮擋圖像，以獲取準确的珊瑚圖像信息。他指出，我國珊瑚年均生長約10厘米，要準确測量珊瑚長勢，需要利用先進的自标定與圖像匹配技術獲取毫米級的珊瑚海床三維地貌模型，通過建立基于經驗的疊代折射矯正模型，減少不同時期珊瑚幾何形變引起的誤差。他分享到，針對珊瑚個體标注，可以利用已有的方法，進行深度學習訓練數據标注，并提出适用于造礁珊瑚語義分割的改進神經網絡，提高了珊瑚個體标注的分析精度。

有同學問到：“無人機如何克服水底複雜的工作環境進行目标識别呢？”李明談到，清澈水域中，針對水下光照複雜的環境，目前我們的研究已經完成了相機水下布設、标定與自校檢、正射影像生産、生物信息在複雜自然結構語義中提取目标等工作。而在渾濁水域，雖然可以采用聲納技術，但成本較大，不利于推廣，目前還沒有較好的解決辦法，還需進一步研究解決。

李明還對與會師生提出的其他問題進行了交流探讨，他鼓勵同學們認真學習視覺定位、動态檢測等技術方法，結合自己的研究方向，不斷鑽研，争取在自主無人機的應用方面做出應用型成果。

圖文：陳燕斌、劉紫琪

審核：丁幼春