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公共安全是国家安全和社会稳定的基石。边防海防、重大活动、 危险区域的监控是国家公共安全体系建设的重要组成部分。边防海防监控要求全 天候无盲区监控，对传感器性能要求高；重大活动监控要求异常事件发现及时， 需异构多源信息融合；危险区域监控要求目标识别准确率高，以实现智能无人化 作业。现有的监控系统存在前端探测性能差、信息利用率低、智能化水平弱等问 题，需要安全等级更高、综合感知能力更强、智能化水平更好的监控与识别技术。 本项目针对智能监控的全、准、智的问题，开展了创新性研究。

（1）针对提高前端探测性能的需求，提出了嵌入式 GPU 鱼眼采集矫正传输 方案，扩大了视场范围，实现了片上全景全高清实时监控；提出了基于编码掩模 的宽景深重构方法，提升了景深重聚焦性能。 （2）针对提高多模态数据利用率的需求，提出了多传感器联动与跟踪方法、 多传感器配准方法、图像融合方案，提高了多模态信息融合的效率。 （3）针对提高后端综合态势感知能力的需求，提出了输电线路缺陷智能检 测方法，提高了安全隐患检测的准确率，提高了绝缘子缺失检测的正确率，实现 了鸟巢智能识别的无漏警检测；提出了异常突发事件检测方法、基于人体微多普 勒信号的行为识别方法，提高了行为识别的准确率。 （4）研制了固定式区域监控系统，成功部署在一线边防海防和重大活动安 保中；研制了无人机载式智能监控系统，成功应用于输电线路巡检等危险场合， 提高了系统集成度和智能化水平。

天津大学智能与计算学部，是在国家全面实施“双一流”建设的背景下，为进一步优化学科布局，促进交叉融合而组建。参与共建多个全国重点实验室，拥有多个科研平台和科研资源。近几年，学部承担了多项国家重大研发计划、国家重点基金等高水平科学研究项目，发表了一批具有较大国际影响的学术论文，许多学术研究成果在智慧城市、公共安全、文化遗产保护传承、智能交通、智慧健康、防灾减灾、天文与空间科学等领域得到广泛应用。