前言

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　　本期资讯精选天津大学计算机科学与技术学院视觉智能（ViL）团队成果“基于成像条件物理重现的微变视觉方法”，欢迎感兴趣的企业咨询对接。

　　天津大学计算机科学与技术学院视觉智能（ViL）团队成果：基于成像条件物理重现的微变视觉方法

　　01 团队主要负责人介绍

　　冯伟，天津大学教授，博士生导师，智能与计算学部副主任，计算机科学与技术学院院长。国家文物局文物本体表面监测与分析研究重点科研基地主任，教育部城市智能与数字治理工程研究中心副主任，科技部重点研发计划项目首席科学家，教育部新世纪优秀人才。主要研究兴趣为计算机视觉、机器学习与模式识别，发表包括IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP、CVPR、ICCV 在内的学术论文100余篇。作为第一发明人，授权国家发明专利25项，PCT专利1项。获天津市技术发明二等奖1项，国家教学成果奖1项。在高值目标原位监测、微变视觉、视觉协同感知等方面具有丰富的基础理论研究和工程应用经验。

　　02 成果介绍

　　成果简介

　　团队从成像机理出发，跳出传统被动检测模式，开创性地提出了基于成像条件物理重现的微变视觉技术体系，解决了针对各类高值目标细微变化的精准感知与测量难题。同时形成了专用高精度监测、移动巡查式监测、无人机高空俯察监测等多平台装备，可有效支撑文化遗产保护、工业智能制造、医疗影像分析、城市级遥感分析等不同行业的预防性运维、监测、保护及风险预警任务。

　　（1）相机位姿物理重现

　　团队提出并攻克了开放环境下主动物理重现相机六自由度位姿的难题，通过真实恢复当前相机至历史拍摄状态，有效消除了相机成像因素对监测精度的影响；形成了面向低算力移动设备、大光照差异、长周期跨相机情况、细观尺度目标等不同条件下的相机位姿物理重现技术体系，适配多种业务需要。

　　（2）光照条件物理重现

　　面向室内光照可控情况，团队提出并解决了视觉驱动的光照条件物理重现这一新问题，设计了基于平行光类比的光照条件物理重现方法，通过真实恢复光源空间姿态，有效消除了光照成像因素对监测精度的影响；面向室外光照不可控情况，团队提出了基于光度一致性约束的光照条件虚拟补偿技术，可有效保留图像中目标表面的真实细微变化。

　　（3）成像差异鲁棒的微变检测

　　针对存在成像条件差异的精细化视觉监测问题，团队提出了基于多任务学习的微变检测神经网络模型，联合处理了光度立体、位姿与尺度一致、微变检测三个互补子任务。不同于传统方法直接从图像中检测变化，该方法从场景反射率和几何法线信息中感知细微变化，对成像差异更具鲁棒性；此外提出了基于特征不变约束的自监督机制，有效解决了此类任务中训练模型从大样本合成数据向小样本真实数据上迁移的难题。

　　应用场景

　　（1）成像敏感的瑕疵检测

　　在上述研究成果基础上形成了对成像条件敏感的目标表面瑕疵检测新手段。面向不同尺度瑕疵点快速优化适当成像条件与观测尺度，解决无需额外附加元素的非接触、全无损视觉瑕疵检测难题，可适用于多种形貌及材质目标，适配多种工况条件，有助于大幅精简生产流程，节约生产成本。

　　（2）物体身份鉴别与追溯

　　打造了基于物理条件不可克隆的数字身份鉴别和智能追溯新模式。基于物体微观物理随机性及微观原位观测能力，实现数字物纹的准确采集，有效解决智能工业生产中产品防伪、关键器件全生命周期追踪及身份管理难题。无损无接触，适用于多种材质、器型、尺寸目标，可有效保障文物、高值器件等的身份安全。

　　（3）文化遗产预防性保护

　　该研究成果已在文博行业落地应用。有效将文物劣化观测能力从几十年周期目标级精度大幅提升至1年周期亚毫米级精度。自主研发的原位微变监测系统在故宫、莫高窟、兵马俑等7省20余个文化遗产地或博物馆应用，有效支撑了包括文物本体微变监测、赋存环境和运输方式对文物的影响评估、文物修复量化评估在内的多项文保业务，成果入选国家十三五科技创新成就展。

　　合作对接

　　火炬大学堂校企合作部梁老师 

　　电话：0592-5382980

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