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喜报!我院殷绪成教授团队荣获2018年度教育部科技进步二等奖

来源:  日期:2019-01-17  点击量:

        近日,教育部完成了2018年度高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)授奖项目名单公示,北京科技大学计算机与通信工程学院教授、北京科技大学模式识别与人工智能技术创新实验室主任、北京科技大学-亿智电子科技人工智能联合实验室主任殷绪成主持完成的“大规模网络图像的文本识别技术及应用”项目荣获科技进步二等奖(教育部科技进步二等奖)。高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)是由国家教育部设立,主要授予在科学发现、技术发明、促进科学技术进步和专利技术实施等方面做出突出贡献的个人和单位。

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        海量网络图像视频数据(2017年底中国互联网国际出口带宽7,320Gbps)包含大量涉恐涉暴等信息,给国家安全带来巨大威胁。互联网广告(2017年中国市场规模3,884亿元)对经济发展具有重大作用。其中,图像视频中的文字信息提取及分析应用有着极其重要的作用。当前,“模式分析难”、“识别精度差”和“处理效率低”是强关联、多噪声、大差异海量网络图像视频文本识别与分析应用中的三大核心问题,已成为模式识别、人工智能、网络信息安全等领域迫切需要解决的关键问题,也是“十三五”国家信息化规划和国家新一代人工智能发展规划的重要任务。

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        北京科技大学殷绪成教授团队联合国家计算机网络与信息安全管理中心、腾讯公司、西交利物浦大学黄开竹教授等单位和人员研制的“大规模网络图像的文本识别技术及应用”项目,建立了复杂数据模式分类新理论方法,解决复杂数据“模式分析难”的基础问题;突破了图像视频文本检测识别关键技术,解决复杂图像文本“识别精度差”的关键问题;建设了互联网多媒体文本识别技术超大规模应用系统,解决超大规模应用“处理效率低”的瓶颈问题。项目连续三届(2013/2015/2017年)在国际模式识别领域最权威赛事——国际文档分析与识别大会技术竞赛中获得8项冠军;打造了面向国家互联网的网络信息安全管理超大规模应用平台,构建了面向整个腾讯平台的广告推荐超大规模应用平台,近三年累计经济效益超过了三十亿元,产生了重大的社会效益和经济效益。

    殷绪成教授及其实验室(北京科技大学模式识别与人工智能技术创新实验室、北京科技大学-亿智电子科技人工智能联合实验室)的研究方向主要为模式识别、文字识别、计算机视觉、机器学习、信息检索等人工智能领域。近十年来在大规模、强复杂自然场景/网络图片/多媒体视频文本检测、识别与理解等方面,取得了国际国内领先的一系列方法与技术突破性研究成果,与腾讯、三星、讯飞、汉王等国际国内著名企业进行了广泛和深入的合作研究与创新应用。近些年来,在技术研究方面,除重点关注文字识别外,实验室在图像视频智能识别技术(车辆、人脸、物体、行为等识别与分析)及面向边缘智能计算的人工智能技术等方面,进行了长期的科研攻关,取得了丰富的先进成果;在应用开拓方面,除重点关注国家互联网和社交网络相关应用外,实验室在广电网络图像识别、工业网络图像分析、人工智能芯片等方面,进行了开拓性的技术创新,取得了重要的应用成果。

 

*说明:

(1)北京科技大学于1952年由天津大学(原北洋大学)、清华大学等6所国内著名大学的矿冶系科组建而成,现已发展成为以工为主,工、理、管、文、经、法等多学科协调发展的教育部直属全国重点大学,是全国首批正式成立研究生院的高等学校之一,首批进入国家“211工程”建设高校行列,首批“985工程”优势学科创新平台建设项目试点高校,2017年入选国家“双一流”建设高校。2018年7月,北京科技大学计算机学科进入ESI全球机构学科排名前1%。

(2)国家计算机网络与信息安全管理中心是我国计算机网络安全应急及互联网信息安全的核心技术与管理单位,原由国家工业和信息化部管理,现由中央网络安全和信息化委员会办公室管理。

(3)腾讯公司成立于1998年11月,是目前中国最大的互联网综合服务提供商之一,也是中国服务用户最多的互联网企业。2019年1月初,腾讯市值超过了3万亿港元。

(4)亿智电子科技公司为广东省高新技术企业,是以AI机器视觉算法为核心的芯片设计系统公司,为人工智能与芯片设计双料独角兽,被评选为2017-2018年度融资中国“中国人工智能产业十佳投资案例”、2018年西安全球硬科技产业博览会“2018年中国硬科技领域创星企业50强”、2018年未来科技创芯大会ARM Accelerator“2018安创之星”。

(5)北京科技大学模式识别与人工智能技术创新实验室由1名教授、3名副教授、3名讲师/博士后和40余名博士硕士研究生组成。实验室专注于模式识别与计算机视觉、机器学习、文档分析与识别(文字识别)、信息检索与推荐系统等领域应用研究与技术创新。

(6)北京科技大学-亿智电子科技人工智能联合实验室由亿智电子科技支持,包括教授、博士、工程师、博士硕士研究生等共20余名科研人员,专注面向智能边缘计算的图像识别技术研究,重点关注人工智能芯片的创新应用。


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