2024年5月17日，三亚学院信息与智能工程学院（信智学院）成功举办了主题为“无失真相机标定技术研究”和“改进YOLOv9 的钢材表面缺陷检测算法”的学术交流活动。
此次活动由王世东和陈明两位同学分别汇报，周波教授和王春平教授指导，旨在深入探讨相机标定和神经网络的最新研究成果和前沿技术。
王世东同学在其汇报中详细介绍了相机标定的背景及原理，并主要讲述了利用相移条纹图校准相机畸变。
这种技术通过计算相机成像单元的像素与LCD标定板像素的映射关系来校准相机的几何畸变，可以将物理相机转换为数学相机或将光学镜头转换为数学镜头，图像和视频可以达到零几何扭曲。
未来可以引入了基于光度成像模型的晕影和响应函数，结合滑窗优化，来消除晕影，辐射值，曝光时间带来的图片畸变。
陈明同学详细介绍了YOLOv9模型的基本原理和架构。通过广泛阅读相关文献，不仅对YOLOv9有了透彻的理解，而且还提出了一系列创新的改进措施，旨在提高YOLOv9在钢材表面缺陷检测任务中的准确性和效率。这些改进包括但不限于调整网络结构、优化训练策略以及引入新的损失函数，以更好地适应钢材表面缺陷的复杂性和多样性。通过这些创新的改进，期望能够显著提升YOLOv9在实际工业应用中的性能。
本次活动不仅为研究生提供了一个展示计算机视觉领域研究成果的平台，同时也强化了学术界与产业界的紧密联系。学院以产学研深度融合为指导，鼓励学生在计算机视觉技术，尤其是图像处理和模式识别等方向上进行深入研究，以期培养出能够推动新能源汽车产业和人工智能领域发展的创新人才。
学院的电研究生学术交流会系列活动，是学院响应中国新能源汽车市场发展和吉利汽车技术创新需求的具体体现。通过这些活动，学生不仅能够学习到最新的计算机视觉技术，还能够了解这些技术在实际工业应用中的重要性和应用前景。
学院致力于将学术研究与产业需求相结合，为学生提供实践机会，使他们能够在真实的工业环境中测试和应用他们的研究成果，从而促进科技成果的转化和应用。
