主题一：基于深度学习的医学影像肿瘤分割算法研究
主讲：吴树贤
（导师：彭绍湖）
主题二：基于轻量化SSD算法的疲劳驾驶检测研究
主讲：温永辉
（导师：尚文利）
主题三：面向无人驾驶的移动端深度估计
主讲：夏树辉
（导师：严一尔）
主办机构
广州大学电子与通信工程学院
时间安排
2023年10月20日10:30-12:00
地点
B4–213
为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，广州大学电子与通信工程学院主办的“研途青年说”第50讲于11月10日10:30-12:00在B4-213举行。本次主讲人为21级研究生吴树贤、温永辉和夏树辉。
吴树贤同学汇报的主题是基于深度学习的医学影像肿瘤分割算法研究，他的讲解主要包含以下六个部分：选题背景及意义、现状与研究目标、研究方法及过程、关键技术与实现难点、研究结果与应用、论文总结。吴树贤同学简述了基于深度学习的医学影像肿瘤分割技术，可以对医学影像中的肿瘤区域进行精确的分割。以数据集中提供的CT/MRI影像和医生标记出的直肠和脑肿瘤掩膜作为训练样本，设计图像分割算法，分割出肿瘤所在区域。提出的创新性方法克服了以往深度学习分割模型对于复杂肿瘤结构和肿瘤边缘模糊导致分割不准确的局限性，展示出较高的精度和速度，为医学影像技术的发展和应用提供了新的思路和方法。
温永辉同学汇报的主题是基于轻量化SSD算法的疲劳驾驶检测研究，他的讲解主要包含以下三个部分：选题背景及意义、现状与研究目标、研究方法及过程。他首先阐述了基于轻量化 SSD算法的疲劳驾驶检测研究主要是利用计算机视觉技术来识别和监测驾驶员的疲劳状态，以提高交通安全。其次对目前疲劳驾驶检测的研究现状进行了说明，主要包括生理信号疲劳检测、车辆行为疲劳检测、视觉特征的疲劳检测。该研究提出一种基于改进的SSD网络对眼部状态和嘴部状态进行分类识别，通过抓取的状态标签输入LSTM网络中对疲劳进行判定，从而实现对疲劳驾驶行为的识别。最后展现了实验结果：使用PERCLOS方法判断疲劳准确度为90%。
夏树辉同学汇报的主题是面向无人驾驶的移动端深度估计，他的讲解主要包含以下六个部分：选题背景及意义、现状与研究目标、研究方法及过程、关键技术与实现难点、研究结果与应用、论文总结。他首先阐述了立体匹配是从双目相机获取的立体图像中进行深度估计是三维重建的重要方法，提出该研究是站在SOTA的网络上进一步的深入。然后展示了研究的关键技术与实践难点，包含网络精度、网络速度、推理框架、精度和速度。最后对论文进行了简要的总结。
吴树贤
2021级电子与通信工程学院
电子与通信工程专业型硕士
导师：彭绍湖
主要研究方向：计算机视觉
主要科研成果：一件国家发明专利
温永辉
2021级电子与通信工程学院
电子与通信工程专业型硕士
导师：尚文利
主要研究方向：计算机视觉
主要科研成果：专利、软著
夏树辉
2021级电子与通信工程学院
电子与通信工程专业型硕士
导师：严一尔
主要研究方向：深度学习、计算机视觉、双目立体匹配等
主要科研成果：发表国家发明专利一篇
