中国图象图形大会(Chinese Congress on Image and Graphics, CCIG)是中国图象图形学学会的年度旗舰会议,每年举办一次,是涵盖图像图形各专业领域的全国性、综合性学术会议。旨在面向开放创新、交叉融合的发展趋势,为图像图形相关领域的专家学者和产业界同仁,搭建一个展示创新成果、展望未来发展,集高度、深度、广度三位一体的交流平台。
中国图象图形大会拟于2025年5月8日-11日于湖南省长沙市召开,主题为“智绘图景,湘约未来”,由湖南大学承办,中南大学和国防科技大学协办。会议由湖南大学王耀南院士、南京大学谭铁牛院士、国防科技大学黎湘院士、中南大学桂卫华院士共同担任大会主席 。大会将聚焦图像图形领域学术界、产业界发展,宏观论述技术趋势,聚焦前沿技术,展示产业最新成果,预计将有4000余名科研院校师生、一线技术工程师前来参会。
论坛主题
主题应聚焦于图像图形领域的科技前沿及企业技术、业务的切实需求,言简意赅、观点鲜明(建议标题字数不超过 20 字)。
以下内容为GPT视角对中国图象图形大会相关领域的研究解读,仅供参考:
中国图象图形研究现状
一、研究背景与意义
随着深度学习和人工智能大模型的发展,图像图形技术的理论创新与技术革新层出不穷,更加贴合人类的生活方式和科技发展,更加适应多元化社会需求。图像图形技术作为新一代信息技术领域的核心技术,通过赋能工业、农业、医疗等关键领域形成新质生产力,对于推进数字经济创新发展、助力培育发展新质生产力、促进中国经济高质量发展意义重大。
二、研究机构与会议
研究机构:中国图象图形学学会是图像图形领域的重要研究机构,它自2018年起建立学科发展报告制度,每年组织撰写《图像图形学发展年度报告》,系统分析图像图形学各重要研究方向的发展现状、前沿动态、热点问题和发展趋势。
学术会议:中国图象图形大会(CCIG)是图像图形领域的重要学术会议。例如,2024年CCIG在西安举行,吸引了来自图像图形领域学术界、产业界的3000余名代表参会,聚焦视觉大模型、机器视觉、医学影像等热门领域,开展高端学术研讨,加强关键核心技术与产业融合。
三、研究热点与前沿
生成式大模型与人机交互:随着生成式大模型的快速发展,其在人机交互领域的应用日益广泛。相关研究包括分割一切模型SAM的潜力与展望、大小模型端云协同进化技术进展等。
图像重建与视频增强:高质量超声成像与重建、像感域(Raw域)底层视觉重建技术等是图像重建与视频增强领域的研究热点。这些技术旨在提高图像的清晰度和质量,以满足不同应用场景的需求。
场景识别与跨模态学习:场景识别与跨模态学习是图像图形领域的另一个重要研究方向。相关研究包括基于深度学习的场景识别算法、跨模态信息融合与检索等。
四、研究成果与应用
学术成果:近年来,中国图象图形学学会及其各专业委员会组织撰写了大量学术论文和综述报告,涵盖了图像图形学的各个重要研究方向。这些成果不仅推动了学术研究的深入发展,也为实际应用提供了理论支持和技术指导。
产业应用:图像图形技术已在交通、医疗、安防、社会治理等诸多领域得到广泛应用。例如,在医疗领域,医学影像技术为疾病的诊断和治疗提供了重要支持;在安防领域,视频监控和人脸识别技术为公共安全提供了有力保障。
五、未来发展趋势
技术创新:随着人工智能和深度学习技术的不断发展,图像图形领域的技术创新将持续加速。未来,我们将看到更多基于生成式大模型、跨模态学习等新技术的研究和应用。
产业融合:图像图形技术将与更多产业领域实现深度融合,推动数字化转型和智能化升级。例如,在工业制造领域,图像图形技术将助力实现智能制造和精益生产;在智慧城市领域,图像图形技术将为城市管理和服务提供更加智能和高效的解决方案。
中国图象图形研究可以应用在哪些行业或产业领域
一、航空航天
在航空航天领域,图象图形技术可以用于导弹的精确度制导、侦察照片的判读、航天器序列图像自主导航等方面。这些技术不仅提高了导弹的打击精度,还增强了侦察和导航的准确性和可靠性,为航空航天事业的发展做出了巨大贡献。
二、生物医学工程
在生物医学工程领域,图象图形技术具有重要地位,应用十分广泛。例如,CT技术和医用显微图像处理分析等技术被广泛应用于疾病的诊断和治疗中。这些技术不仅提高了疾病的诊断准确性,还为医生提供了更加直观和清晰的病灶图像,有助于制定更加有效的治疗方案。
三、军事
在军事领域,图象图形技术被广泛应用于图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统,以及飞机、坦克和军舰模拟训练系统等方面。这些技术的应用不仅提高了军事指挥的效率和准确性,还增强了军事训练和作战的实战性和针对性。
四、交通
在交通领域,图象图形技术可以用于交通监控、车辆识别、交通流量分析等方面。这些技术不仅提高了交通管理的效率和准确性,还有助于减少交通事故的发生,保障人们的出行安全。
五、安防
在安防领域,图象图形技术被广泛应用于视频监控、人脸识别等方面。这些技术的应用不仅提高了安全防范的效率和准确性,还有助于打击犯罪活动,维护社会治安稳定。
六、社会治理
在社会治理领域,图象图形技术可以用于城市规划、环境监测、灾害预警等方面。这些技术的应用不仅提高了社会治理的效率和准确性,还有助于推动城市的可持续发展和生态环境的保护。
七、工业制造
在工业制造领域,图象图形技术可以用于产品质量检测、生产线自动化控制等方面。这些技术的应用不仅提高了产品质量和生产效率,还有助于降低生产成本和能耗。
八、艺术与设计
在艺术与设计领域,图象图形技术被广泛应用于图像处理、设计创作等方面。这些技术的应用不仅提高了设计创作的效率和准确性,还为设计师提供了更加丰富的创作手段和灵感来源。
中国图象图形领域有哪些知名研究机构或企业品牌
知名研究机构
中国图象图形学学会:
成立于1990年,是一个致力于图像图形学的科学研究、学术交流、学科发展、技术推广和人才培养的非营利机构。
学会通过组织学术交流和科研合作,促进了图像图形学领域的融合与创新,并积极推广先进技术,提高图像图形学在各个领域的应用水平。
中国科学院计算技术研究所:
在图象图形领域拥有强大的研究实力,致力于图象处理、计算机视觉、图形学等方向的研究。
该研究所的研究成果在学术界和工业界都产生了广泛影响。
清华大学计算机系:
清华大学计算机系在图象图形领域也有深厚的研究基础,涵盖了图象处理、计算机视觉、人机交互等多个方向。
该系的研究团队在相关领域取得了多项重要成果。
知名企业品牌
海信视像:
海信视像在图象处理领域具有显著优势,推出了第三代超高清画质处理芯片-信芯H3等产品。
该公司依托在画质处理和屏端驱动芯片产品方向的不断积累和创新,进一步提升了画面的色彩、清晰度、对比度和流畅度。
淳中科技:
淳中科技是全球领先的专业视音频显控产品及解决方案的供应商,秉承深厚的图像处理、音视频编解码等专业能力。
该公司致力于面向全球各行业客户提供领先的显控产品与解决方案及专业优质的服务。
虹软科技:
虹软科技在图象处理领域拥有强大的研发实力和创新能力,为智能手机、安防监控、汽车电子等多个领域提供先进的图象处理算法和解决方案。
该公司的产品在市场上具有广泛的应用和认可。
德赛西威:
德赛西威是一家专注于汽车电子领域的企业,其产品利用无线通信技术、图像识别技术、图像处理技术等为客户提供专业的汽车服务。
该公司在车载信息娱乐系统、智能驾驶辅助系统等方面具有显著优势。
华阳集团:
华阳集团是车载影音信息娱乐系统制造商,拥有系统集成、组合导航、图像处理等核心技术。
该公司的产品涵盖了车载信息娱乐系统、驾驶辅助系统等多个领域,在车载视听领域及GPS/北斗导航领域具有重要地位。
中国图象图形领域有哪些招聘岗位或就业机会
一、主要招聘岗位
图像算法工程师:
负责图像算法的研究、开发、优化和维护工作。
需要具备扎实的数学和计算机基础知识,熟悉图像处理、计算机视觉等相关算法。
图形开发工程师:
负责图形渲染、动画制作、用户界面设计等工作。
需要熟练掌握图形开发工具和编程语言,如OpenGL、DirectX、Unity等。
图像处理工程师:
负责图像处理系统的设计和开发,包括图像增强、图像恢复、图像压缩等。
需要具备图像处理领域的专业知识和实践经验。
图形图像测试工程师:
负责对图形图像相关的软件、硬件进行测试,确保产品质量和性能。
需要熟悉测试流程和测试工具,具备良好的问题解决能力。
图形图像销售工程师:
负责图形图像产品的销售和市场推广工作。
需要具备良好的沟通能力和市场分析能力,能够为客户提供专业的解决方案。
二、主要就业机会
互联网行业:
互联网公司需要大量的图形图像人才来支持其产品的设计和开发,如游戏公司、社交媒体公司、电商平台等。
就业机会包括游戏开发、UI设计、交互设计、图像处理等。
广告与传媒行业:
广告公司和传媒机构需要图形图像人才来制作广告素材、宣传海报、视频特效等。
就业机会包括广告设计、动画制作、视频剪辑等。
安防与监控行业:
安防公司和监控设备制造商需要图形图像人才来开发图像处理算法、优化监控系统的性能。
就业机会包括图像处理算法研发、监控系统开发等。
智能硬件与物联网行业:
智能硬件公司和物联网企业需要图形图像人才来支持其产品的设计和开发,如智能摄像头、智能家居设备等。
就业机会包括智能硬件设计、嵌入式系统开发等。
教育与科研行业:
高校和研究机构需要图形图像人才来从事教学和科研工作,培养更多的图形图像专业人才。
就业机会包括教师、研究员等。
三、就业城市与薪资水平
就业城市:深圳、广州、北京、上海、杭州等一线城市以及部分二线城市拥有较多的图形图像企业和就业机会。
薪资水平:根据岗位类型、工作经验和地区差异,薪资水平会有所不同。一般来说,图像算法工程师、图形开发工程师等高端岗位的薪资较高,而图像处理工程师、图形图像测试工程师等基础岗位的薪资相对较低。