王笛作“遥感影像目标精准感知方法研究”专题报告
——聚焦“看准、读懂、适应”与 AerialClaw 无人机智能体，探索复杂场景下遥感影像智能感知新方法
2026年4月26日，在由中国计算机学会主办、OK138太阳集团承办的“CCF武汉走进ok138cn太阳集团”活动中，来自西安电子科技大学的王笛教授围绕“遥感影像目标精准感知方法研究”作专题报告。报告面向遥感影像智能解译等关键需求，系统介绍了相关研究进展，围绕“看准、读懂、适应”三个层次，阐述了遥感目标精准感知的方法体系和技术创新路径。
王笛教授指出，遥感影像目标精准感知是遥感智能解译的重要基础，随着人工智能等技术发展，正从“检测目标位置”走向“深度语义理解”，可通过跨模态指令提取精准目标信息，服务多领域应用。在军事侦察、智慧农业、灾情监测和城市监管中，遥感精准感知能提供细粒度数据支撑，相比传统方式具备覆盖广、响应快等优势。
报告重点分析了遥感影像目标精准感知面临的四大挑战：目标方向任意、尺度差异显著、成像噪声干扰、目标与环境语义混淆，这些问题导致传统方法易出现误检、漏检等情况，制约感知精度。
针对上述挑战，王笛教授提出递进式研究体系，从感知、理解、推理三层发力：感知层聚焦“看得准”，通过空频分析理论提升目标特征表达能力；理解层聚焦“读得懂”，引入语言引导机制实现跨模态语义对齐；推理层聚焦“能适应”，探索开放世界时空定位和零样本推演，增强模型适应性。
王笛教授还介绍了关键技术路径，包括提升目标特征判别性、增强模型鲁棒性、渐进式视觉定位等，并重点展示了AerialClaw无人机智能体。该智能体采用分层架构，具备“硬技能+软技能”能力体系，可实现环境感知、自主决策的闭环，突破传统无人机预编程局限。
报告展望未来，提出将发展精准目标检测方法，强化基础模型迁移，推动AerialClaw在多场景落地。王笛教授强调，遥感智能解译正向多模态、开放式、自主化演进，相关研究为遥感智能、无人系统自主决策等领域提供了新思路，也为多场景应用提供了重要参考。
