机器学习与跨媒体感知团队成果一

一、智能腹部器官重建

利用深度学习、图像处理技术， 研发腹部器官自动分割重建系统， 对肝、脾、胰、肾等器官及肿瘤、门静脉、肝静脉等组织进行高精度分割， 自动建立腹部器官数字化模型。目前项目已实现转化，服务于多个医院。

二、小样本理论在图像语义分割中的应用

将小样本学习理论应用于图像语义分割， 实现了噪声过滤的上下文感知先验掩模小样本分割模型。研究成果转化已应用于自动驾驶、医学图像等领域。

三、基于GPU-FPGA并行异构译码器

通过优化奇偶校验矩阵存储，多码字并行译码等方式， 融合F P G A板卡资源， 设计了高性能G P U - F P G A并行异构译码器译码器，已应用于中国电科三十所的连续变量量子密钥分发样机中。

四、超高清视频编码失真评估与优化

针对超高清视频编码的系列技术挑战， 从视觉感知的角度出发， 在评估、编码和资源分配等多个方面实现突破， 为推动超高清视频技术的发展做出贡献。