CVPR 2020 Anti-UAV Workshop征稿啦“反无人机”挑战赛等你来战

  其中，“全华班”AI学者组织的The 1st Anti-UAV Workshop & Challenge (尤为亮眼，该Workshop由北方电子设备研究所助理研究员赵健博士、澎思科技首席科学家申省梅、中国科学院自动化研究所王强博士、研究员兴军亮博士、副研究员朱贵波博士、天津大学在读硕士胡凯、西安交通大学特聘研究员洪晓鹏博士、小鹏汽车首席科学家郭彦东博士、中国科学技术大学教授张天柱博士、新加坡国立大学副教授冯佳时博士、百度深度学习实验室主任郭国栋博士等诸多学者共同发起，由澎思科技、金山云、Drones期刊赞助，除接收相关论文，还将组织极具吸引力的第一届“反无人机”挑战赛，主要是针对基于多模态视频流数据的复杂环境下无人机目标的检测、跟踪、识别等视觉感知与处理任务。

  近年来，商用小型无人机快速的提升，其相比于载人机而言，具有体积小、成本低、机动性强等优势，可完成一些载人机没办法完成的任务，已被大范围的应用于航拍、监控、遥测、勘探、救援、物流等诸多领域。然而，也有不法分子利用无人机对敏感区域进行侦查/监视或携带危险物品/武器对重要人物进行毁伤。2019年09月14日，沙特阿拉伯国家石油公司（阿美石油公司）两处石油设施遭无人机袭击，给沙特带来了巨大的经济损失，并导致国际油价在短期内飙升。若能够在受到袭击伤害之前对入侵无人机进行精准探测，就能够采取比较有效反制措施最大化降低损失。近来国内外多次发生无人机非法入侵事件，不仅对公民的个人隐私与生命财产安全造成了严重危害，而且对机场、军事基地、大型集会现场、核电站、政府机部门驻地等敏感区域的安防造成了极大威胁。因此，开展复杂环境下低慢小（无人机）目标智能感知的研究，从而对无人机进行相对有效的探测和监管，具备极其重大意义。

  CVPR 2020 Anti-UAV Workshop & Challenge的举办初衷在于鼓励来自多模态小物体检测、跟踪、识别领域及其他相关领域的专家、学者、老师、同学们展示他们的科研成果，一同探讨、交流、构思新想法、新方案，并由此推动和促进实际应用场景下的有关技术与系统的性能和实用价值。

  CVPR 2020 Anti-UAV Workshop & Challenge日程为期 0.5 天（2020 年 06 月 19 日下午），纽约州立大学石溪分校教授凌海滨博士、加州大学默塞德分校教授杨明玄博士将受邀做主题报告。预期最终接收 20篇海报文章，1篇口头报告文章（来自最佳论文团队）。接下来将带来详细信息：

  CVPR 2020 Anti-UAV Challenge要求参赛算法模型准确、稳定、实时追踪多模态视频流中给定的无人机目标，同时估计目标的追踪状态；当目标消失时，需给出其不可见标记。

  主办方提供160段高质量的全高清双模态（可见光RGB+近红外NIR）视频序列（100段视频用于验证集测试，60段视频用于测试集测试），涵盖多种场景下多种尺度无人机的数据（3种尺寸，即，大、中、小；4种型号：即，DJI-Inspire、DJI-Phantom4、DJI-MarvicAir、DJI-MarvicPRO）。可见光与近红外视频数据通过可由计算机远程控制的带有自动转台的固定于地面的特制摄像设备做采集。所有数据均通过专业的数据标注员进行标注，带有如下密集标注信息：bounding box、属性（大、中、小、白天、夜晚、云雾、楼宇、虚假目标、速度骤变、悬停、遮挡、尺度变化）以及表示当前帧是不是真的存在目标的标志位。

  相关数据集已开放下载并开始接受参赛队伍注册及结果提交。更多详情信息请参阅

  申省梅，澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长。申省梅是人工智能和深度学习领域的带头人，前新加坡（松下）研究院副院长，领导超过40人的算法研究团队，累计专利300余项。上世纪80年代起就从事AI在无人驾驶汽车和医学心电图辅助诊断等领域的相关研究。1992年加入新加坡松下研究院，从事音视频信号处理和压缩算法设计和应用，随后专注于图像识别领域的研究工作。2013年就率先带领团队转向深度学习方向，在深度学习、计算机视觉领域取得了瞩目的成绩，拥有计算机视觉的全栈技术能力，技术面横跨多个应用领域，在基于深度学习的人脸检测和识别、行人检测和跟踪、行人再识别、车辆识别、无人驾驶、驾驶员行为检测、移动操作机器人等领域均取得了世界顶级成果。

  2019年3月，申省梅加入国内AI公司澎思科技，任首席科学家、新加坡研究院院长，致力于监控与安全、智慧城市、无人驾驶、智能机器人以及AI工厂自动化等领域的有关技术研究。在2019年，申省梅带领澎思新加坡研究院已经斩获13项计算机视觉技术相关世界冠军，遍布人脸识别（Face Recognition）、行人再识别（Person ReID）、车辆再识别（Vehicle ReID）和异常行为检测（Anomaly Detection）等计算机视觉技术多个领域。