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东北大学计算机视觉研究团队一直致力于计算机视觉领域的科学研究和技术创新，紧跟国际前沿，致力于推动我国计算机视觉技术的发展，本文将简要介绍东北大学计算机视觉研究团队的研究方向、成果以及未来展望。
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研究方向
1、图像处理与特征提取
东北大学计算机视觉研究团队在图像处理与特征提取方面取得了显著成果，团队针对图像去噪、图像分割、图像压缩等技术进行研究，并取得了多项创新性成果，团队在深度学习领域也取得了突破，提出了多种图像特征提取方法，为计算机视觉应用提供了有力支持。
2、目标检测与跟踪
团队在目标检测与跟踪方面开展了深入研究，提出了多种基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等，这些算法在公开数据集上取得了优异成绩，并在实际应用中表现出良好性能，团队还研究了目标跟踪算法，如SORT、MOT等，为视频监控、智能交通等领域提供了技术支持。
3、3D视觉与重建
3D视觉与重建是计算机视觉领域的热点研究方向，东北大学计算机视觉研究团队在点云处理、深度估计、三维重建等方面取得了重要突破，团队提出的基于深度学习的点云分割算法，在公开数据集上取得了优异成绩，团队还研究了基于深度学习的三维重建方法，实现了高精度、快速的三维场景重建。
4、计算机视觉在智能领域的应用
东北大学计算机视觉研究团队将计算机视觉技术应用于多个智能领域，如智能交通、智能医疗、智能安防等，团队与相关企业合作，研发了一系列基于计算机视觉的智能产品，为我国智能产业发展提供了技术支撑。
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研究成果
1、发表高水平学术论文
东北大学计算机视觉研究团队在国内外高水平期刊和会议上发表了大量学术论文，包括IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、International Journal of Computer Vision等，这些论文为计算机视觉领域的研究提供了有益参考。
2、申请发明专利
团队在计算机视觉领域申请了多项发明专利，部分专利已授权，这些专利涵盖了图像处理、目标检测、3D视觉等多个方面，为计算机视觉技术的产业化提供了有力保障。
3、获得奖项
团队的研究成果在国内外多项比赛中取得了优异成绩，如中国计算机学会计算机视觉技术竞赛、国际计算机视觉大会（ICCV）竞赛等，这些奖项充分证明了团队在计算机视觉领域的实力。
未来展望
1、深度学习在计算机视觉中的应用
随着深度学习技术的不断发展，未来计算机视觉领域将更加依赖于深度学习算法，东北大学计算机视觉研究团队将继续深入研究深度学习在计算机视觉中的应用，推动计算机视觉技术的创新。
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2、跨领域融合
计算机视觉技术将在多个领域得到广泛应用，如医疗、教育、工业等，东北大学计算机视觉研究团队将加强与各领域的合作，推动计算机视觉技术与其他学科的融合，实现跨领域创新。
3、人才培养
东北大学计算机视觉研究团队将继续加强人才培养，培养一批具有国际竞争力的计算机视觉人才，为我国计算机视觉领域的发展提供人才保障。
东北大学计算机视觉研究团队在计算机视觉领域取得了丰硕成果，未来将继续致力于推动计算机视觉技术的发展，为我国智能产业发展贡献力量。
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