近日，中国发明协会正式公布2026年度发明创业奖评选结果，实验室牵头完成的复杂场景下数据高效驱动的弱小目标精准感知关键技术与应用项目，荣获发明创业奖创新奖一等奖，本次项目归属电子信息组，是实验室在智能视觉感知领域斩获的重要发明创新荣誉。 发明创业奖2005年经科技部批准设立，由国家科学技术奖励工作办公室备案登记，是国内发明创新领域极具公信力的社会力量科技奖项。其中创新奖聚焦具备自主核心发明、完成工程落地与产业验证的成套技术成果，今年全国各学科领域共评选出一批优秀创新项目，代表国内技术发明转化的最高水平。
实验室深耕弱小目标智能感知方向十余年，立足海上搜救、低空反无人机、边境安防、城市智能治理等国家战略场景，针对行业长期存在的标注稀缺、尺度表征失效、动态场景适配困难三大核心瓶颈，原创构建“极弱监督信号驱动-多尺度多源协同表征-状态空间动态适配”三位一体完整技术体系，形成三大原创核心发明成果。
一是低标注成本弱/无监督感知技术。首创单点监督建模框架，仅依靠单点点标注即可生成目标检测、分割所需高精度掩码与定位框；建立无监督时空表征自学习机制，实现零标注条件下行人重识别、视频匹配精准感知，打通“极少标注—零标注”全谱系低成本感知路径，配套授权《一种基于单点监督的精准目标检测方法》等多项核心发明专利。
二是弱小目标多尺度、多源协同感知方法。原创Scale Match尺度分布对齐机制，从根源消除通用模型与弱小目标尺度分布偏差；提出融合因子Fusion Factor理论，解决特征金字塔跨层信息干扰难题；搭建可见光-红外双流多源融合框架，建成国际通用滨海搜救基准TinyPerson、低空反无人机标准数据集Anti-UAV，两篇基准论文累计引用近千次，成为全球弱小目标检测领域通用评测基线。
三是动态场景高效视觉建模与自适应技术。首次将状态空间模型引入视觉领域，提出二维选择性扫描视觉骨干VMamba，将图像推理复杂度由二次降至线性，该成果累计引用近3500次，开辟CNN、Transformer之外第三类视觉基础模型范式；配套研发自适应关键帧采样、ClickTrack点击交互跟踪、小样本增量学习成套算法，适配高分辨率、长时序、持续新增类别的复杂动态场景，支撑轻量化端侧设备稳定部署。
项目累计授权国家发明专利10项，系列成果发表于TPAMI、IJCV、NeurIPS、CVPR等国际顶级期刊会议，多篇入选会议Highlight、Spotlight；相关技术已在中国航天科工集团某院应用，同时落地汽车零部件智能质检、城市视频智能分析等产业场景，实现弱小目标感知技术从“跟跑”向“引领”跨越。下一步，实验室将持续深耕电子信息智能感知前沿，围绕低空安防、国土监测、智能装备国产化需求持续攻坚，产出更多自主可控、可规模化落地的原创发明技术，为我国智慧感知领域自主创新提供核心支撑。
Vision Group@UCAS成立于2019年，是一支专注于机器学习、图像和视频处理及计算机视觉等领域的研究团队，尤其专注于基于点标注与多源信息融合的弱小目标感知。实验室承担了多个重要项目，包括国家自然科学基金项目、航天科工及华为公司等单位课题，致力于推动计算机视觉技术的创新与发展。
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