在低空經(jīng)濟蓬勃發(fā)展和空天信息產(chǎn)業(yè)快速崛起的背景下，多模態(tài)遙感智能解譯技術(shù)已成為支撐空天地一體化監(jiān)測體系的關(guān)鍵技術(shù)。安徽大學(xué)人工智能學(xué)院李成龍教授團隊瞄準國家重大戰(zhàn)略需求，聚焦空天協(xié)同感知前沿問題，在多模態(tài)遙感圖像解譯領(lǐng)域取得多項重要進展。近日，團隊先后有兩篇研究成果被遙感領(lǐng)域國際頂級期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS)接收，一篇研究成果被遙感領(lǐng)域國際頂級期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS)接收。

       趙志成副教授、谷娟娟同學(xué)、李成龍教授和西北工業(yè)大學(xué)黃鐘泠副教授合作完成的研究論文“Guidance Disentanglement Network for Optics-Guided Thermal UAV Image Super-Resolution”被遙感領(lǐng)域頂級期刊ISPRS接收。該研究針對現(xiàn)有光學(xué)引導(dǎo)熱成像超分辨率方法在夜間、霧天等惡劣條件下性能下降的瓶頸問題，解耦光學(xué)圖像表征，構(gòu)建了面向正常光照、低光照和霧障三種典型無人機場景的專用引導(dǎo)模塊，通過屬性感知融合動態(tài)聚合多場景特征，顯著提升了復(fù)雜環(huán)境下的熱成像圖像質(zhì)量。

圖1 引導(dǎo)解耦網(wǎng)絡(luò)

        趙志成副教授、肖云副教授、李成龍教授與張衛(wèi)同學(xué)在TGRS上發(fā)表了題為“Reflectance-Guided Progressive Feature Alignment Network for All-Day UAV Object Detection”（doi: 10.1109/TGRS.2025.3574963）的研究論文。該研究針對無人機在弱光及光照不均等復(fù)雜環(huán)境下多模態(tài)目標檢測性能難以提升的問題，創(chuàng)新性地利用Retinex理論將可見光圖像分解為反射率和光照分量，通過反射率引導(dǎo)的漸進式特征對齊網(wǎng)絡(luò)，有效解決了復(fù)雜光照下的空間錯位問題，顯著提升了全天候目標檢測的性能。

圖2 反射率引導(dǎo)的漸進式特征對齊網(wǎng)絡(luò)

        肖云副教授、趙志成副教授、李成龍教授和王金發(fā)同學(xué)在TGRS上發(fā)表了題為“UAV Video Vehicle Detection: Benchmark and Baseline”（doi:10.1109/TGRS.2025.3534524）的研究論文。該研究針對高分辨率無人機視頻中車輛目標密集、朝向任意、類別精細區(qū)分難的挑戰(zhàn)，構(gòu)建了面向無人機視頻車輛細粒度檢測識別任務(wù)的大規(guī)模基準數(shù)據(jù)集，并提出了相應(yīng)的類別細化網(wǎng)絡(luò)CRNet，通過建模時序信息和聚焦車輛判別性特征，有效應(yīng)對了運動模糊和背景干擾，顯著提升了車輛細粒度分類的精度。

圖3 類別細化網(wǎng)絡(luò)

        未來，團隊將繼續(xù)面向低空經(jīng)濟和空天信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，深化多模態(tài)協(xié)同感知理論研究，加強關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，為實現(xiàn)全天候、高精度、智能化的空天地協(xié)同監(jiān)測提供有力支撐，助力空天信息技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

新聞鏈接：https://www.ahu.edu.cn/2025/0703/c15059a370233/page.htm

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