近日，在CVPR 2020 UG2+计算机视觉算法竞赛中，信息安全国家重点实验室人工智能与大数据安全研究组张华副研究员带领团队，从全球多支公司与高校的参赛队伍中脱颖而出，获得1项水下环境物体检测和识别任务冠军和1项雾天条件下的（半）监督目标检测任务亚军。 

　　UG2+算法竞赛是依托计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR而举办的重要竞赛，凭借着严苛的竞赛标准，成为全球AI领域团队检验自身基础研究成果的试金石。竞赛由多家政府机构、学术机构、企业联合举办，分为低可见条件下物体检测赛道（object detection in poor visibility environments）和面向平板相机成像的人脸验证（face verification on flatcam images）两个赛道，其中低可见条件下物体检测赛道包括在低见度环境（雾霾天气、夜间、水下环境）拍摄图片的目标检测任务。在许多新兴的 AI 应用领域，如无人机、自动/辅助驾驶、搜索和救援机器人、环境监测、安全监视、运输和检查，都依赖于计算机视觉的室外环境感知与理解。这类系统涉及任务比较广泛，对于目标任务，包含检测、识别、分割、跟踪和解析等，虽然这些任务在固定的环境和条件下取得了一定的成果，但是如果在没有条件限制的环境中（如移动平台、恶劣天气、光照条件差等），视觉感知和理解算法的性能会受到很大的影响。因此，主办方根据不同的环境条件，举办了相应挑战赛。 

                  低质量图像的目标识别效果示意图