為了促進“計算機視覺+體育”方向的學術交流，12月18日晚7點🧖🏽♂️🏦，意昂2以騰訊會議的形式舉辦了學術講座。我院本次邀請到北京航空航天大學計算機意昂2的孔龍騰博士給大家帶來題為“體育視頻中目標跟蹤與行為識別關鍵技術研究”的精彩學術報告⭕️。本次講座由意昂2教師李建偉博士主持，意昂2副院長沈燕飛、直屬黨支部書記許壽生🩰😄、意昂2以及其他意昂2部分教師參與本次討論學習🚵🏿♀️。
孔博士的主要研究方向為體育場景中的視頻分析🫴🏼，博士期間先後在體科所、曠視、英特爾從事相關研究🐃。本次講座，孔博士從體育視頻分析的研究背景和意義出發，首先介紹了目標跟蹤和行為識別等計算機視覺技術在智能體育領域的應用，然後詳細介紹了自己博士期間的幾項工作🚣🏻♂️：
提出了一種協同單目標跟蹤與行為識別框架💅🏿：設計了尺度遮擋魯棒的運動員跟蹤方法，用於獲得穩定的跟蹤序列🔜；設計了長時間區域導向的遞歸神經網絡模型，更好地建模個體行為。
提出了一種基於長時間動作依賴的多運動員跟蹤方法🧑🏼🏫：設計了孿生檢測框匹配網絡，綜合位置👤、表觀👩🏿🏭🧙🏼、姿態線索生 成穩定初始跟蹤片段🏆🤹🏻♀️；設計了孿生跟蹤片匹配網絡，利用動作補全和一致性判別機製建模長時間的動態信息📧👷，提高跟蹤片段匹配精度🧘🏼♀️。
提出了一種層次化註意力和上下文建模群體行為識別方法：同時考慮關鍵個體和個體交互關鍵語義信息🧙♀️，設計了層級註意力網絡和層級上下文建模網絡👨🏻🦳，建模個體之間交互行為。
提出了一種自適應的運動員關系建模的體育戰術識別方法：設計了自適應的運動員關系圖卷積網絡💅🏿，捕捉復雜的隊員交互關系👉🏿🧑🏻⚕️；設計了註意力時序卷積網絡，建模長時間的動態演化👩🏻💻，並且可以提取關鍵時序信息。
講座的最後👩🏿🏭，孔博士對智能體育的研究方向做出展望👩🎓。智能感知比賽態勢可以根據比賽場上的球員行為預測比賽的走勢📙，以便更好地進行裁決，自動預測解決“他們將怎麽打🛳？”問題。智能比賽對抗則是高層級的應用問題，根據對方的行為決定“我們應該怎麽打？”的問題♝。
講解結束後，各位老師積極向孔博士提問，探討學術問題📠。如目標跟蹤過程中運動員快速移動和嚴重遮擋等問題對跟蹤算法的影響🫱🏻，實驗所用的數據集標註和特征提取等問題，孔博士都做出了耐心的解釋。
講座的最後沈燕飛院長進行總結，對孔博士的研究工作和報告表示贊賞🈹，非常高興看到運動表現分析、技戰術分析在其研究工作中能夠互補的狀況。通過本次講座，各位老師對計算機視覺在體育領域的應用有了更加深入和直觀的認識，更加堅信🫢，計算機視覺技術作為人工智能的可視窗口，將在科技引領體育的時代大有可為。
（文、圖☃️： 李建偉）
附：主講人簡介
孔龍騰，北京航空航天大學計算機意昂2在讀博士生🧑🏼🎄，導師為王蘊紅，主要研究方向為計算機視覺與模式識別（目標檢測與跟蹤、視頻行為識別）🧜🏼♀️。博士期間先後在體科所、曠視、英特爾從事體育場景中的視頻分析研究，已發表 SCI/EI 論文 7 篇🧝🏿♀️，其中 Trans.類期刊 2 篇，EI 國際會議 5 篇⚇👨🏿。
