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近日，中國(guó)電信云計(jì)算研究院在邊緣視覺感知領(lǐng)域取得新進(jìn)展。由趙君偉研究員完成的學(xué)術(shù)論文《Learning Robust Representation from Imbalanced Event Streams with Adaptive STDP》，被人工智能領(lǐng)域的重要國(guó)際會(huì)議——European Conference on Artificial Intelligence (ECAI) 2025（CCF B類）主會(huì)收錄。該論文聚焦于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視覺感知難題，提出了一種面向事件相機(jī)的新型處理算法，旨在提升高速運(yùn)動(dòng)環(huán)境下目標(biāo)識(shí)別的魯棒性與精度，為無人機(jī)場(chǎng)景中的目標(biāo)感知提供新的技術(shù)路徑。

在無人機(jī)快速飛行中，傳統(tǒng)幀式相機(jī)（Frame Camera）由于受限于幀率和成像方式，常面臨運(yùn)動(dòng)模糊與曝光異常等問題。近年來，事件相機(jī)（Event Camera）作為一種新型視覺傳感器，憑借其微秒級(jí)時(shí)間分辨率和高動(dòng)態(tài)范圍，可異步捕捉像素級(jí)亮度變化，成為應(yīng)對(duì)高速動(dòng)態(tài)場(chǎng)景感知挑戰(zhàn)的潛在技術(shù)方案。為此，本研究提出了一種基于自適應(yīng)脈沖時(shí)序依賴可塑性機(jī)制（STDP）的事件表征學(xué)習(xí)方法，有效緩解正負(fù)事件數(shù)據(jù)極性不均衡帶來的影響，提升了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別精度，為無人機(jī)目標(biāo)感知提供了新的端-云協(xié)同感知方案。

論文研究?jī)?nèi)容主要框架

ECAI會(huì)議自1974年創(chuàng)辦以來，已成為國(guó)際人工智能研究的重要交流平臺(tái)。本屆ECAI 2025主會(huì)議共收到2667篇有效投稿，最終錄用626篇，錄用率約為23%。會(huì)議涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、具身智能等方向，將于2025年10月25日至30日在意大利博洛尼亞舉行。

作為中國(guó)電信科技創(chuàng)新的重要研究機(jī)構(gòu)，中國(guó)電信云計(jì)算研究院持續(xù)推進(jìn)“智能泛在云”技術(shù)體系建設(shè)，圍繞復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)計(jì)算場(chǎng)景開展前沿技術(shù)探索與創(chuàng)新。本次研究成果的發(fā)表，將進(jìn)一步拓展邊緣智能感知方向的技術(shù)儲(chǔ)備，為低延遲、高動(dòng)態(tài)等新興技術(shù)場(chǎng)景的智能應(yīng)用提供支撐。