我校研究生在第三届中国研究生人工智能创新大赛中荣获佳绩
2021年12月11-13日，“中信银行杯”第三届中国研究生人工智能创新大赛在深圳市明华国际会议中心成功举办。研究生工作部和计算机学院积极动员、认真组织，邀请校内外专家对参赛作品进行校内评审及参赛指导，我校取得突破性成绩，2支队伍晋级全国总决赛，获得全国二等奖1项，全国三等奖1项，计算机学院林春雨荣获优秀指导教师奖，我校再次荣获优秀组织奖。
中国研究生人工智能创新大赛”（以下简称“大赛”）是“中国研究生创新实践系列大赛”主题赛事之一。本次大赛于2021年5月正式开赛，共有来自全国228所高校的1505支队伍报名参赛。大赛以“AI赋能、创新引领”为理念，围绕新一代人工智能创新主题，引领未来的战略性技术，激发研究生创新意识，提高研究生创新和实践能力，着力培养创新型、复合型、应用型高端人才，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。大赛的目标是联合多方力量，努力把大赛办成在研究生群体、研究生培养单位和社会中有较大影响力，被国内外研究生培养单位和企业行业广泛认可的高层次、全国性重要赛事，逐步实现与同类型高水平国际赛事接轨。
获奖团队展示
奖项：全国二等奖
团队名称：一叶知秋
作品名称：鱼眼图像下的人群密度估计系统
指导教师：林春雨
队员：廖康、张磊、杨家林
作品介绍：本项目围绕大视场下人群密度估计问题，设计了基于鱼眼图像的人群密度估计系统。相较之前的研究工作，本项目最先提出利用可以拍摄超广区域的鱼眼镜头作为图像拍摄设备，并且首次针对大视场的鱼眼人群图像采集建立并标注数据集。除此之外，本项目创新性地提出了鱼眼畸变感知、鱼眼密度分布匹配和人群密度估计网络等深度学习网络，从而实现对鱼眼图像中的人群数量进行估计。
奖项：全国三等奖
团队名称：DCS
作品名称：基于机器学习的无监督入侵检测研究
指导教师：步兵，王悉
队员：霍立港、尹彬聿、康宇萌、张艳淇
作品介绍：此设计采用四种不同模型结合用于 CBTC 系统的入侵检测，它们分别是 Ganomaly、随机切割森林、变分自编码器和孤立森林。相对于之前的方法采用无监督方式减少数据预处理的时间，基于正常的异常检测方式使得模型充分学习 CBTC 系统中的正常流量特性从而根据流量特征有效辨别出正常或者恶意流量入侵，还可以对未知的、潜在的攻击做出有效的甄别。
