报告时间：6月27日（星期五）下午1：00
报告地点：明德楼208人工智能学院学术报告厅
报告人1：王希，校聘副教授
报告题目：面向粘连和遮挡状态下的多目标煤矸识别方法
报告摘要：为提高半遮挡、粘连状态下的煤矸识别精度和速度，基于PSPNet结构框架，引入注意力机制和特征融合通道增强网络对图像中的前景目标以及粘连目标边界细节的关注力，使用深度可分离卷积、空洞卷积替代标准卷积，降低网络参数量，最终构建了轻量级煤矸图像语义分割模型。在实验室搭建机器视觉平台，通过数据采集和扩充，自建了具有粘连、遮挡状态特征的煤矸数据集，依托数据集开展模型参数训练和性能测试实验。
报告人简介：王希，2015年入学安徽理工大学自动化专业，于2019年获得安徽理工大学自动化专业学士学位，同年入学本校智能制造工程专业，攻读硕士研究生，2021年申请硕博连读，于2024年获得安徽理工大学机械工程工学博士学位，目前为安徽理工大学人工智能学院校聘副教授，主要从事计算机视觉、深度学习方面的教学与科研工作；参与省部级项目3项，主持教育厅和校级项目各1项；以第一作者/通讯作者共发表学术论文4篇，其中，SCI二区期刊3篇，中文科协T1期刊1篇，获授权专利1项。
报告人2：刘晓静，校聘副教授
报告题目：基于大型语言模型的匝道合并协同决策
报告摘要：匝道合并作为交通系统的瓶颈之一，通常会导致交通拥堵、事故和严重的碳排放。为解决该问题，并提高多车道合并区互联和自动驾驶汽车的安全性和效率，利用大型语言模型提出了一种新的协作决策框架，称为AgentsCoMerge。首先设计场景观察和理解模块，允许代理捕捉交通环境。然后提出分层规划模块，使代理能够根据观察结果和代理自身的状态做出决策和规划轨迹。此外，为了促进多个代理之间的协作，引入通信模块，使周围的代理能够交换必要的信息并协调他们的行动。最后，开发强化反思指导的培训范式，以进一步提高框架决策能力。
报告人简介：刘晓静，博士，毕业于南京航空航天大学，现任人工智能学院智能科学系讲师，主要从事智能交通、时空数据挖掘等方面的科研工作。参与国家自然科学基金项目2项，发表SCI论文10余篇。