智能安全技术研究中心主要专注于人工智能前沿技术研究、应用系统研发、相关成果产业化及人才培养。中心在模式识别、计算机视觉、大数据知识计算等领域的关键技术已达到国际领先水平，相关成果已成功转化，并孵化了产业化公司中科弘拓。该公司已成为民航安防智能化建设的领军企业，已获得中科院创投数千万元天使轮投资，取得了较好的经济效益和社会效益。

研究方向

1. 基于多模态、多层次、多协同信息融合策略的可信生物特征识别

2.大规模动态人脸识别

3.知识融合动态复杂视觉场景理解

4.面向自然语言问答的视频内容理解

5.行业安全运行优化及管理辅助决策

人才队伍

中心现有研究人员9人，包括正高2人、副高3人、中级4人。

正高级研究人员：石宇、周祥东

副高级研究人员：李正浩、罗代建、程俊

中级研究人员：彭敏、张丽君、李云龙、陈嘉翼

研究成果

团队已发表高水平论文80余篇，获得相关人工智能国际大赛冠亚军10余次，授权专利50余项；承担了包括弘光专项、先导专项、科技部重点研发计划等省部级重要科研项目30余项，总经费超过5000万元。

团队获中国科学院2018年度中国科学院科技促进发展奖、重庆市创新创业示范团队、重庆英才等省部级奖项10余项。

中心作为依托单位，建设有重庆市智能视频分析工程技术研究中心、重庆市人脸识别协同创新中心、智能感知标准创新中心等多个省部级科研平台。

1. 代表性科研成果

（一）中心承担的“大规模自适应智能视觉分析系统”是重庆研究院“一三五”规划重点培育方向，在中国科学院“十三五”时期院属单位 “一三五”规划任务书验收中获得优秀，被评价为：“高质量完成目标任务，取得重要显示度的创新和产业化成果”。相关成果已获10余项国际智能识别大赛冠亚军，相关技术处于国际领先水平。

（二）中心2017年主持承担了中国科学院科技成果转移转化重点专项（弘光专项）“机场安检智能识别系统”项目。该项目创新了民航安检模式、优化了安检流程，提高了安检准确率和效率，研发的双屏模式成为了国内民航安检人脸验证的标准模式。团队获2018年度中国科学院科技促进发展奖、重庆市创新创业示范团队、重庆英才、苏州市领军人才等相关奖项荣誉。相关产品累计已在全国70家机场落地应用。其中在呼和浩特白塔机场应用的“一脸通关-人工辅助验证智慧安保系统”，率先获得了国内首张“在人工辅助验证模式下，可不再设置安检员验证检查岗位”的民航局批复，极大推动了机场安检流程的智能化变革。2021年12月，中心主要成员创立中科弘拓（苏州）智能科技有限公司，实现弘光专项的产业化。

2. 代表性论文

[1].    Xiaohu Shao, Junliang Xing, Jiangjing Lyu, Xiang-Dong Zhou, Yu Shi, Steve Maybank. Robust Face Alignment via Deep Progressive Reinitialization and Adaptive Error-driven Learning [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2021, 44(9): 5488-5502. (CCF A)

[2].    Fangling Jiang, Qi Li, Pengcheng Liu, Xiang-Dong Zhou*, Zhenan Sun. Adversarial Learning Domain-Invariant Conditional Features for Robust Face Anti-spoofing. International Journal of Computer Vision, 2023, 131: 1680–1703. (CCF A)

[3].    Hui Xu, Xiang-Dong Zhou, Zhenghao Li, Liangchen Liu, Chaojie Li, Yu Shi. EILPR: Towards End-to-end Irregular License Plate Recognition based on Automatic Perspective Alignment [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022,23(3): 2586 - 2595. (中科院一区)

[4].    Lijun Zhang, Kangkang Zhou, Feng Lu, Xiang-Dong Zhou, Yu Shi. Deep Semantic Graph Transformer for Multi-view 3D Human Pose Estimation. The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2024, 38(7): 7205-7214. (CCF A)

[5].    Kangkang Zhou, Lijun Zhang, Feng Lu, Xiang-Dong Zhou, Yu Shi. Efficient Hierarchical Multi-view Fusion Transformer for 3D Human Pose Estimation. Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (ACMMM), 2023: 7512–7520. (CCF A)

[6].    Peng Min, Wang Chongyang, Shi Yu, et al. Efficient End-to-End Video Question Answering with Pyramidal Multimodal Transformer. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pages 2038-2046, 2023, 37(2), 2038-2046. (CCF A)

[7].    Min Peng*, Chongyang Wang*, Yuan Gao, Yu Shi and Xiang-Dong Zhou. Multi-Level Hierarchical Network with Multi-Scale Sampling for Video Question Answering. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2022. (CCF A)

[8].    Jiangjing Lv#, Xiaohu Shao#, Junliang Xing, Cheng Cheng, Xi Zhou, A Deep Regression Architecture with Two-Stage Re-initialization for High Performance Facial Landmark Detection. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017: 3317-3326. (CCF A)

联系方式

张丽君：18883724827