武科大网讯 近期，我校人工智能与自动化学院李维刚教授团队在智能感知领域捷报频传，团队博士生田志强、谢璐、王永强、汪奇锋分别以第一作者身份，李维刚教授为通讯作者（第二作者），先后在Pattern Recognition（中科院1区TOP）、Applied Soft Computing（中科院2区TOP）、IEEE Transactions on Vehicular Technology（中科院2区）与IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement（中科院2区）国际权威期刊连续发表5篇高水平论文，充分展现了李维刚教授团队在智能感知、三维信息处理与机器人感知系统方面的持续创新力与科研影响力。
田志强在《Pattern Recognition》中聚焦三维点云数据在复杂环境下易受损坏的难题，创新提出“去敏化对抗训练”方法，从特征敏感性角度优化神经网络，显著提升了模型在损坏点云上的鲁棒性，并在公开数据集上取得优异效果。
谢璐在《Applied Soft Computing》期刊上提出一种新型语义分割方法HEL-NC，创新性结合神经坍塌理论与困难样本学习，通过等角紧框分类器和加权损失函数，有效提升类别不平衡数据下的分割精度，展现出广泛的工程应用潜力。
王永强在《Applied Soft Computing》提出了一种骨架鲁棒配准框架SRRF，创新性地将抗干扰的骨架结构引入点云配准，并结合分布距离损失函数来强化骨架一致性，有效缓解因噪声、密度不均和几何变形带来的配准误差，展现出强大的鲁棒性与实际应用价值。
汪奇锋在《IEEE Transactions on Vehicular Technology》提出MTC-SLAM系统，创新性引入多尺度紧耦合的SLAM与闭环检测方法，极大提升了SLAM系统在动态和复杂环境下的定位精度与鲁棒性。同时，他还在《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》发表新成果，提出基于可靠初值和自适应阈值的ICP配准策略，大幅提升了激光里程计在复杂动态环境下的定位准确率。
李维刚教授团队长期专注于工业过程控制、智能检测、人工智能与机器学习算法、移动机器人与智能驾驶等交叉方向，致力于培养高水平青年科研人才，为工业智能科技创新持续贡献力量。（人工智能与自动化学院）
