近日，太阳成集团tyc234cc主页院蔡文郁教授团队在模式识别与人工智能领域的中科院一区Top期刊Pattern Recognition发表论文《Saliency Detection for Underwater Moving Object with Sonar based on Motion Estimation and Multi-Trajectory Analysis》。太阳成集团tyc234cc主页院博士生祝嵇锋为第一作者，蔡文郁教授为通讯作者，太阳成集团tyc234cc主页为第一通讯单位。
论文针对水下运动目标的检测和跟踪问题，提出了一个基于运动估计和轨迹分析的检测方法。在不稳定声纳平台上，利用光流场获取背景干扰下的全局运动信号，然后提出了一种轨迹分析范式，将运动线索转换为孤立的连通域进行跟踪，通过对轨迹进行评估，得到真实目标的运动路径。最后设计了一个显著目标检测模块，通过特征融合和多层次的监督学习来预测局部显著性，重映射后得到全局显著图。通过真实水库进行实测对比，相较于显著性检测SOD、视频显著检测VSOD与共显著检测CoSOD等15种方法，提升了水下运动目标的检测与跟踪性能。
Pattern Recognition是模式识别领域最重要的国际期刊之一，创刊于1968年，该期刊最新影响因子为8.0，是中科院一区TOP期刊。被中国自动化学会（CAA）认定为A类国际学术期刊，中国计算机学会（CCF）评为“国际重要期刊，具有重要国际学术影响”。