计算机视觉技术团队以计算机视觉技术为核心，重点开展全向视觉传感器、多源信息融合可视化、图像智能分析等方面研发与应用研究，在全向视觉传感器方面，主要通过拼接融合技术，研制了多款全向视觉传感器，实现大场景的超远距、超高清视频图像监测，同时，在全景视频的基础上，结合倾斜测量、多源信息匹配融合等技术，研究多尺度动态虚实融合、多源异构数据挖掘与智能分析、AR立体呈现算法。此外，在图像智能分析方面，主要是面向少样本、弱差异性、多种类复杂场景的人工智能识别分析技术研究。目前团队已承担了国家科技支撑计划、中科院STS项目、863计划、省市级等重点项目，及多个技术委托开发项目。现有全职员工20名，在读研究生30名。
（一） 全向视觉传感器技术
该研究方向主要开展全向视觉传感器全方位感知、智能感知等关键技术的研究，开发适用于安防监控、工业制造等领域的高性能全向感知系统，重点研究包括提升传感器的快速感知能力、灵活部署方式、低功耗低成本优化设计等。
（二）AR三维虚实动态融合与立体呈现技术
（1）高精度建模技术
该研究方向主要致力于融合激光LiDAR点云及可见光影像等多源数据，开展高精度的三维实景重建技术研究，重点研究包括三维全景激光扫描背包的研发、IMU紧耦合的激光雷达SLAM算法、基于深度学习的隐式曲面重建方法、基于多源数据融合的空地一体联合建模技术等。
（2）AR三维虚实动态融合与呈现技术
该研究方向主要致力于多源异构数据的挖掘、融合、分析、呈现技术研究，重点研究包括多传感器数据的融合技术、视频AI行为分析和识别算法、多传感器与多类型事件信息智能联动技术、三维态势构建与AR立体呈现技术等。
（三）图像智能识别分析技术
（1）面向工业/农业应用的视觉智能分析技术
重点研究面向工业、农业应用中的视觉智能分析技术，具体包括物体表面缺陷检测系统、高速目标检测系统、机器人2D/3D视觉伺服控制与目标抓取系统、数字农业中视觉智能分析及农机装备智能感知、融合图像与稀疏IMU的人体姿态检测技术等方向。
（2）面向复杂场景的智能识别分析技术
该研究方向主要开展面向少样本、弱差异性、多种类复杂场景的人工智能识别分析技术研究，为机器学习在智能检测重点应用领域的推广提供理论依据和原型验证。重点研究包括实时低照度高清成像技术、室内三维场景语义分割方法、激光散斑图像信息提取方法、基于深度学习的线虫识别技术等。
（3）基于视频大数据的行为识别与异常事件检测
围绕视频运动估计、视频人体行为理解（视频/骨架人体动作识别与定位、姿态估计、手势识别、人群异常事件检测），针对复杂视频监控环境下视角差、多目标、小目标、特征难提取等难点问题，开发了基于深度学习的智能行为分析平台，包括基于人体动作行为识别的智能督察系统、公共服务及工业人员作业行为分析预警系统等视频大数据智能分析系统。
团队已建成浙江省机器人与智能制造装备技术重点实验室，已形成智能感知技术研发平台、三维可视化呈现平台、机器视觉检测平台、AR智能分析平台、无人机开发平台6个实验平台，拥有科研仪器总计200余台，设备总值500余万元 ，为团队在计算机视觉技术领域开展基础科学研究提供了坚实的保障。
近五年来，团队主持/参与科研项目32项，其中国家级项目5项、省部级项目2项、宁波市及横向项目25项。
| 序号 | 项目名称 | 项目类别 |
| 1 | 机器人用低成本全向视觉传感器及示范应用 | 国家科技支撑项目 |
| 2 | 基于行为模型和超图匹配的多目标跟踪技术研究 | 国家自然科学基金面上项目 |
| 3 | 虚实融合动态演化技术 | 国家高技术研究发展计划(863 计划) |
| 4 | 全景智能三维可视化预警调度管理系统 | 中科院STS项目 |
| 5 | 三维激光雷达和图像融合的复杂环境三维建模与目标识别 | 装备预研共用技术项目 |
| 6 | 跨平台、多模态全向态势感知关键技术研发 | 中科院创新研究院项目 |
| 7 | 基于目标群组建模和离散-连续问题联合优化的多目标跟踪 | 浙江省自然科学基金杰出青年项目 |
| 8 | 高精度室内三维实景重建技术研发及应用 | 宁波市科技创新2025重大专项课题 |
近五年来，团队共发表学术论文40篇，其中SCI/EI收录30篇。申请/授权专利36项，其中国际专利2项、发明专利34项。
发表的部分代表性论文
| 序号 | 论文题目 | 期刊名称 |
| 1 | LiDAR and Camera Calibration Using Near-Far Dual Targets | 2021 3rd International Conference on Advances in Computer Technology, Information Science and Communication (CTISC) |
| 2 | Application on Bursaphelenchu Identification in Customs Based on Neural Network with Pluggable Attention Module | International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP).IEEE |
| 3 | Deep Generate Residual Similar Feature Networks for Image Super-Resolution | IOP Publishing |
| 4 | Probabilistic Inference on Multiple Normalized Genome-Wide Signal Profiles With Model Regularization | IEEE Transactions on NanoBioscience |
| 5 | An Improved Neural Network Cascade for Face Detection in Large Scene Surveillance | Applied Sciences |
| 6 | A Fast Positioning Algorithm Based on 3D Posture Recognition | International Conference on Intelligence Science and Big Data Engineering |
| 7 | A Cascade Framework for Masked Face Detection | IEEE International Conference on CIS-RAM |
| 8 | A Scalable Community Detection Algorithm for Large Graphs using Stochastic Block Models | Intelligent Data Analysis |
申请/授权的部分重要专利
| 序号 | 专利名称 | 类别 | 申请号 |
| 1 | 一种虚拟场景体验系统的设计方法 | 发明专利 | 201510194754.X |
| 2 | 基于长时间视频序列背景建模框架的运动目标检测方法 | 发明专利 | 201710298485.0 |
| 3 | 基于深度学习的工件识别定位和姿态估计系统和方法 | 发明专利 | 201810591858.8 |
| 4 | 基于特征注意力和子上采样的实例分割方法和装置 | 发明专利 | 201910815017.5 |
| 5 | 基于全局信息整合的多人姿态估计方法 | 发明专利 | 201910421468.0 |
| 6 | 一种工件抓取和拨动干预方法及系统 | 发明专利 | 202110582191.7 |
| 7 | 一种轴承三维缺陷检测方法及系统 | 国际专利 | PCT/CN2021/089130 |
| 8 | 基于深度学习的监所行为规范检测装置及方法 | 国际专利 | PCT/CN2021/107746 |
