喜讯！西电团队在航空工业AI大赛中勇夺佳绩|ai大赛|位姿|算法|航空工业|西电

近日，中国航空工业集团第一飞机设计研究院（简称“一飞院”）人工智能“揭榜挂帅”大赛决赛及颁奖仪式在西安阎良落幕。西安电子科技大学通信工程学院图像传输与处理研究所团队宋锐教授与郝丰达老师带领的团队获得“擂主”，李娇娇教授领衔的团队亦斩获一等奖，人工智能学院董乐老师带领的团队获三等奖。充分彰显了西电在航空视觉与智能定位领域的硬核积淀。

擂主团队

项目名称：面向动态遮挡场景的亚像素级视觉定位系统

团队成员：王梓桐樊鑫垚吴天生狄凡瑞

指导老师：宋锐郝丰达

项目简介：团队围绕空中自主对接任务中下目标高精度定位与遮挡鲁棒性问题展开研究，针对空中自主对接过程中目标高速运动、关键点遮挡、深度尺度模糊以及系统时延等问题，构建了一套具备应用转化潜力的视觉感知方案。系统以目标关键点检测、6D位姿估计和轨迹预测为核心流程，提出亚像素级关键点定位方法，突破常规传感器分辨率限制；结合刚性几何先验与拓扑约束，实现遮挡情况下的特征补偿与稳定位姿解算；同时引入双目深度校验，降低单目估计在深度方向的误差。在轨迹预测方面，系统采用相对坐标编码与运动方向概率建模，提前感知目标转向趋势，提升预测稳定性。在本次比赛中，团队通过模型轻量化、TensorRT加速、异步I/O与多线程流水线优化设计，成功实现了嵌入式平台的实时部署。实测结果表明，系统位姿估计平均误差为5.13mm，轨迹预测平均误差为9.82mm，系统时延降低至53ms，具备良好的工程应用潜力。

团队设计的面向动态遮挡场景的亚像素级视觉定位系统（如图1），成功应用于赛事通用靶标的检测，并鲁棒应对了对接过程中作动装置与目标之间发生的遮挡干扰，实现了目标的精确定位。为了解决检测算法所需的时延问题，团队进一步设计了基于运动态势判断的轨迹预测方案，从而确保了空间目标实时定位的高精度与稳定性。

图1面向动态遮挡场景的亚像素级视觉定位系统

现场实测结果（如图2，3所示）表明，在目标发生运动遮挡及姿态变化的情况下，本方法仍能够实现对目标的准确定位。

(a)通用定位方法

（b）亚像素级定位方法

图2 目标关键点亚像素级定位实测结果

图3 目标三维运动位姿估计结果与真实轨迹对比

一等奖团队

项目名称：基于FDA域迁移的航空目标视觉定位系统

团队成员：张家丰任国康张正太端木传奇

指导老师：李娇娇曹锴郎

项目简介：团队围绕复杂航空场景下的目标位姿智能定位问题展开研究，针对成像退化域偏移、动态位姿结果稳定性不足两大核心挑战提出了FDA傅里叶域自适应成像增强方案，通过在傅里叶域完成不同复杂工况下的图像风格迁移与特征域自适应适配，实现了实时采集图像的光照自适应校正与特征一致性保障，从成像源头解决了环境干扰带来的系统鲁棒性不足问题；同时针对目标随机不规则振动引发的预测误差累积、动态位姿结果稳定性不足的问题，团队搭建了改进GRU的时序预测模型，依托门控循环单元对连续历史位姿序列的时序运动规律进行深度挖掘与学习，有效提升了模型对未知机动模式的泛化适配能力，并实现了系统对长时预测误差累积的抑制，为飞行器闭环控制提供了稳定可靠的前置决策支撑

图1 基于FDA域迁移的航空目标视觉定位系统

图2 方案主要数据流图

三等奖团队

项目名称：快速目标位姿定位与动作预测系统

团队成员：郑镜竹、李茂嵩、梁哲淳、孙佳兴、程碧辉

指导老师：董乐、朱宇凡、董伟生

项目简介：团队围绕复杂动态环境中的空间目标定位问题展开研究，针对运动目标易受干扰、定位精度难以保证等挑战，设计了一种具备抗干扰能力的主动辐射靶标，并提出了一种基于双目相机的高帧率空间定位方法。该方案能够在复杂动态环境中实现对目标的高精度、快速三维定位，在比赛中展现出良好的稳定性与鲁棒性，获得评委专家的认可，体现了较强的工程实用价值与应用潜力，并为后续相关技术的深入研究与应用推广奠定了坚实基础。

团队设计的快速目标位姿定位与动作预测系统（如图1），成功通过对主动辐射靶标的检测，实现了目标的精确定位。为了解决检测算法所需的时延问题，团队进一步设计了非线性时延补偿方案，从而确保了空间目标实时定位的高精度与稳定性。