2022年12月1日下午14时，由CCF多媒体技术专业委员会主办，北京交通大学计算机与信息技术学院承办的CCF-MM走进高校系列活动——“走进北京交通大学”学术研讨会于线上成功举办。

“走进北京交通大学”研讨会成功举办

CCF-MM专委会主任、清华大学朱文武教授和北京交通大学计算机学院院长蔡伯根教授开幕致辞，专委会副秘书长李泽超教授介绍活动。研讨会由北京交通大学计算机学院金一教授主持。

开幕致辞

本次研讨会邀请了中国科学院计算机技术研究所蒋树强研究员、西北工业大学自动化学院韩军伟院长、大连海事大学信息科学技术学院付先平院长以及北京交通大学信息科学研究所所长赵耀教授做特邀报告。四位专家从理论模型到实际应用，给大家带来了前沿的分享与专业的解答，使大家在未知物体的视觉导航方面、医学文本图像信息提高病症诊断的准确性，水摄图片处理工具及流程方面，PEE方法全面性方面得到更专业的认知，本次研讨会的交流具有很强的前沿性和实用性，青年教师、研究人员和学生都表示受益匪浅。

研讨会合影

本次研讨会得到了多媒体技术研究领域学者和从业人员的广泛关注，腾讯会议线上参会的老师和同学持续在线人数超200人。

--------报告信息--------

蒋树强研究员做《先验知识驱动的视觉导航》报告分享

中国科学院计算机技术研究所蒋树强研究员的报告题目是《先验知识驱动的视觉导航》。报告重点讲述研究团队通过引入先验知识来帮助视觉导航提升性能的实践及科研进展，包括基于层次场景图的导航、实例级的物体导航、视觉语言导航等方面。报告还介绍了视觉导航从虚拟环境到真实环境的迁移研究，包括建立140平米真实场景训练，拓扑图在真实环境、多样布局环境导航、物体归纳还原的应用。

韩军伟院长做《AI赋能医学:初步探索和实践》报告分享

西北工业大学韩军伟院长的报告题目是《AI赋能医学:初步探索和实践》。报告重点介绍了近年来医学影像技术的创新发展及研究团队在AI医学三个阶段的研究成果，并讲解研究创新思路：增加了“任务-模态”结构和“任务-任务”结构刻画医生阅片的经验流程，完成不同器官、病变区域的智能分割；利用医学影像丰富的模态信息来弥补数据标注规模不足问题，自监督跨膜转换取代标注学习；将复杂分割任务解耦降低整体分割任务复杂度，提高了AI赋能医学的效率和准确率。

付先平院长做《基于仿生视觉的近浅海水下小目标光学感知与识别技术》报告分享

大连海事大学付先平院长的报告题目是《基于仿生视觉的近浅海水下小目标光学感知与识别技术》。报告引入了近浅海水下作业的理论知识，并分享了研究团队的优秀技术思路，包括仿生螳螂虾视觉，提出水下图像模糊的散射光分离抑制方法，基于光学的水下小目标识别方法以及目标敏感波段选择技术。报告还对研究团队的“产-学-研-用”研发体制进行重点分享，包括组建水下机器人联盟、工程研究中心以及创新基地平台，依托科研团队的创新实践活动、参加国内外水下机器人创新竞赛等。

赵耀教授做《媒体数据内容安全》报告分享

北京交通大学赵耀教授的报告题目是《媒体数据内容安全》。报告首先介绍了媒体数据内容安全的目的和意义，并提出领域重要研究问题：保护知识产权和鉴别数字媒体信息的真实性和完整性。其次，该报告讲解了通过对原始媒体数据中嵌入秘密信息（水印）来验证该媒体的所有权归属和内容的真实性的研究方案，以及针对如何合理修改预测误差，充分利用预测误差之间相关性的问题，提出了利用高维直方图，减除最大误差映射的一种可行性最优映射方法。最后对媒体数据内容安全保障任重道远作出展望。