深圳市智能机器人研究院谷也博士后和陈亮亮博士后期满考核报告会，于2018年12月14日在深圳虚拟大学园会议室B307顺利进行。此次答辩会评审小组由深圳市智能机器人研究院院长席宁，深圳市智能机器人研究院研究员张启毅，深圳大学特聘教授邱国平，中科院苏州医工所研究员周利民、南京机器人研究所副研究员夏治银组成。由张启毅研究员担任专家组组长并主持答辩。

    谷也博士做了《基于传感器融合技术的动作识别算法研究》的结题报告，报告指出，利用多传感器融合技术，可以更好的对人体动作进行识别，在一定程度上解决了单一传感器的局限性。报告中提出了基于深度动作历史图和骨骼点图以及先验知识的多通道深度学习模型，用以全方面捕捉并建模动作信息。首先，动作历史图是一种高效的捕捉动作序列的方式，而基于深度图像的动作历史图还可以有效捕捉深度方向动作。然后，报告中还设计了骨骼点的筛选机制，用于提取与动作相关的骨骼点，减少模型数据量并提高识别性能。最后，利用图像中的背景信息，对模型的性能实现了进一步的提升。实验中，利用两种公开数据集对所提出的算法进行了评估。结果显示该算法的性能较好，在行业内位居前列。报告结尾指出，后续工作将进一步丰富高级语义信息，如相关物体，场景类别等，进一步提高动作识别的性能。此外，后续工作力求将该算法应用于由深圳市智能机器人研究院自主研发的陪护类机器人，用于检测室内环境中的异常事件，如跌倒，身体不适等。当检测到异常事件时及时通知家人，更好的为用户服务。谷也博士在站期间已经发表SCI论文1篇，会议论文4篇。申请发明专利2项。专家组一致同意谷也博士通过博士后出站考核，成绩良好。

    随后，陈亮亮博士做了《高速高灵敏度3D近红外相机》课题结题报告。主要研发一套高速空间光调控系统，从而产生可编程结构光，用于高速高精度3D点云的重建。在站期间，完成了利用FPGA实现非均匀结构光编码的高速实现，控制速度大于10KHz。首次提出调制结构光和多频谱结构光实现高灵敏度光电检测，该方法为高速高灵敏度3D相机基础。建立有效的基于单张图片的超分辨率算法，从而提高图像的空间分辨率，进而实现高精度3D点云的复原。同时利用环形漫反射光源实现光滑表面的结构光投影，从而可以实现光滑表面的3D成像。在站期间，陈亮亮博士作为项目负责人获资助国家自然科学基金-青年基金一项，深圳市知识创新计划基础研究项目（自由申请），作为项目核心成员（子课题负责人）获得国家自然科学基金两项，深圳市知识创新计划学科布局项目一项，获得广东省“珠江人才计划”博士后资助项目。同时发表SCI论文5篇（其中第一作者一篇），EI论文1篇，申请专利4项（均为第一发明人）。专家组一致认为课题进展顺利，考核成绩优秀。