2025 · SCFlow2: Plug-and-Play Object Pose Refiner with Shape-Constraint Scene Flow
发表于 CVPR 2025。论文提出即插即用的位姿优化算法，将形状约束场景流引入优化环路，可在已有初始位姿基础上进一步提升估计精度与场景适应性。算法可级联在现有的任何位姿估计算法之后，显著提升最终输出的位姿精度。
代表论文
实验室发表的部分论文。
2023 · Pseudo Flow Consistency for Self-Supervised 6D Object Pose Estimation
发表于 ICCV 2023。论文提出无需深度与额外标注的自监督 6D 位姿估计框架，通过多视角几何一致性的伪光流监督提升真实场景中的泛化与精炼效果。
2023 · Shape-Constraint Recurrent Flow for 6D Object Pose Estimation
发表于 CVPR 2023。论文将目标三维形状隐式嵌入迭代匹配与位姿求解过程，在复杂遮挡与视角变化条件下获得更高效、更准确的 6D 位姿优化性能。
2023 · Structure-Aware Graph Convolution Network for Point Cloud Parsing
发表于 IEEE Transactions on Multimedia。该工作围绕三维点云解析提出结构感知图卷积网络，通过自适应膨胀近邻搜索、可学习图滤波与结构感知特征变换提升点云分类与分割性能。
2023 · HE2LM-AD: Hierarchical and Efficient Attitude Determination Framework with Adaptive Error Compensation Module Based on ELM Network
发表于ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing。 论文面向卫星姿态确定提出高效分层框架，提升卫星定姿精度。
2021 · ASFM-Net: Asymmetrical Siamese Feature Matching Network for Point Completion
发表于ACM Multimedia 2021。 论文在点云补全方向取得国际 benchmark 领先成绩，是团队在三维几何学习方面的代表性成果。
重大工程应用
实验室研究成果在多个重大工程项目中得到了应用。
嫦娥五号核心压缩引擎
针对着陆器机械臂在月表操作视频的高保真对地传输，团队设计完成了上升器采样和分离监视多通道相机多模实时编码单元研制，该单元通过灵活的架构设计，实现了5路监视相机数据的不同分辨率、不同工作模式、不同压缩格式、不同解析需求的实时处理，将月表作业视频高效传输至中央电视台。
空间站天宫 / 天舟对接实时监视引导系统
面向空间站与货运飞船交会对接过程中的实时视频监视与引导需求，承担多路高清视频通信与图像处理系统研制，为空间站任务中的实时监视和地面分析提供支撑。
万米深潜超高清视频压缩系统
面向马里亚纳海沟万米级海试实时直播任务，研制多通道影院级 4K 超高清视频编码系统及母船端解码系统，在深海复杂环境下稳定运行。
空间态势感知SDA中的目标位姿感知单元
面向复杂空间目标的姿态感知与预警需求，构建基于目标检测、位姿估计与位姿跟踪的空间目标位姿实时智能感知单元，实现面向 SDA 场景的自主化感知能力。
空中硬式加油系统中的精准定位系统
围绕空中硬式加油过程中的精确定位需求，构建视觉感知、目标测量与位姿估计系统原型，实现航空场景中的高精度几何三维感知验证。
竞赛获奖
实验室研究生参加了多项国际和国内的算法挑战赛、benchmark算法PK榜单 与行业竞赛，并获得了优异成绩。
2026 · 中航一飞院人工智能“揭榜挂帅”大赛“擂主”
2026年4月10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圆满落幕。在这场代表国内航空AI领域顶尖水平的技术比拼中，CVIA组宋锐教授与郝丰达老师带领的团队在航空硬式加油6D位姿估计算法竞赛中，在精度、稳定性、效率等方面均取得优异成绩，勇夺全场最高荣誉“擂主”，李娇娇教授领衔的团队斩获一等奖，充分彰显了CVIA组在航空视觉与智能定位领域的硬核积淀。
2023 · ICCV BOP Challenge 单模型赛道冠军
两年一届的国际计算机视觉大会ICCV在法国巴黎举行。由西安电子科技大学，洛桑联邦理工学院（EPFL），和Magic Leap组成的联合队伍获得了此次会议举办的BOP Challenge（Benchmark for 6D Object Pose Estimation）中的单模型赛道冠军，同时获邀在8th International Workshop on Recovering 6D Object Pose(R6D)上汇报。获奖方法采用检测、估计、修正框架，在 RGB 与 RGB-D 设置下均显著领先。
2022 · ECCV BOP Challenge 单模型赛道冠军
2022年10月23-27日，两年一届的欧洲计算机视觉会议（European Conference on Computer Vision，简称ECCV）在以色列特拉维夫举行。由西安电子科技大学，洛桑联邦理工学院（EPFL），Magic Leap组成的联合队伍获得了此次会议举办的BOP Challenge（Benchmark for 6D Object Pose Estimation）中的单模型赛道冠军，同时获邀参加6th International Workshop on Recovering 6D Object Pose进行汇报。
2022 · NTIRE 2022 Challenge 3rd Place Award
在 CVPR 2022 Workshop 举办的 NTIRE 2022 Challenge on Spectral Recovery （光谱重建挑战赛）中，团队获得第三名。在赛事排位结束后的泛化性测试中，团队提出的算法表现出色稳升一位获得第二名，进一步验证了算法的稳健性和泛化能力。
2021 · Completion3D Benchmark 第一名
三维点云作为一种灵活性高、信息有效性强的三维形状表示方式备受关注。而在现实场景下激光雷达采集到的三维点云数据由于遮挡、噪声等原因的限制通常都是稀疏、不完整的。这些数据畸化了原始物体的形状，改变了物体的体积，破坏了物体的表面结构，极大地影响了点云数据的应用价值。论文针对该问题提出了一种基于特征匹配的非对称孪生自编码器网络，通过在特征空间中的先验知识学习，实现了更加精确和合理的补全精度。此外，ASFM-Net的性能目前在斯坦福大学发布的Completion3D leaderboard 26种方法中排位第一（2021.10）。
2020 · NTIRE 2020 Challenge Winner Award
在 CVPR 2020 Workshop 举办的 NTIRE 2020 Challenge on Spectral Reconstruction from an RGB Image （光谱重建挑战赛）中，团队获得 Track 1 Clean Winner Award。算法性能优异，获得现场评委的高度评价。
2019 · “天智杯”人工智能挑战赛科目二第一名
在 2019 年度“天智杯”人工智能挑战赛测绘地理与气象水文领域中，团队获科目二第一名，体现了团队在空天智能感知与任务场景算法中的工程落地能力。
2019 · “天智杯”人工智能挑战赛科目一第二名
在 2019 年度“天智杯”人工智能挑战赛测绘地理与气象水文领域中，团队获科目一“典型地物三维框架构建”第二名，基于多视角卫星影像完成感兴趣区域的地物三维重建。