个人简介：

王智慧，教授，博导。于2004年7月获得东北大学软件与计算机理论专业学士学位、2007年1月获得大连理工大学软件工程专业硕士学位、2010年6月获得大连理工大学软件工程专业博士学位，2010年8月至2012年10月大连理工大学博士后研究员，2010年至2011年在华盛顿大学（西雅图）从事访问学者研究，2013年在新加坡国立大学从事访问学者研究；自2010年8月以来，任职大连理工大学国际信息与软件学院讲师、副教授、教授，长期从事计算机视觉、人工智能方面的研究，担任多个国际期刊编委，以及多个国际会议的程序委员会委员等。在前期研究中，针对图像视频识别、目标检测、追踪、分割、数据生成、图像配准等方面开展了大量研究工作。近5年，在包括CVPR、ACM MM、ICCV等重要国际会议和期刊发表论文共发表论文69篇，其中第一作者或通讯作者论文23篇，CCF-A类论文27篇,CCF-B类论文23篇；共授权国家发明专利58项，其中以第一发明人授权9项，并实现3项专利成果转化，申请中的国家发明专利28项。近年来主持国家自然科学基金面上项目、青年项目及博士后基金项目多项，主持及参与其他横向及纵向课题20余项。此外，项目组在公共安全视频分析的前期研究成果也成功应用于中核和中广核下属单位，具有较为丰富的技术应用经验。

团队简介：

科学工程智能实验室（SSDUT-AI4SE）是大连理工大学-立命馆大学软件学院、国际信息与软件学院下属的专业研究室。实验室以计算机视觉、机器学习、人工智能为基础，面向国际前沿和互联网、智能制造、国防等国家重大需求，开展多媒体内容搜索与安全、三维场景感知方面的研究，具体研究方向包括:图像/视频理解检索、文字检测与识别、双目视觉与3D感知、SLAM(机器人定位与建图)、小样本及迁移学习理论等。

实验室坚持理论研究和实际应用相结合，科研经费充足，可提供丰富项目实践机会，同时与国外内科研机构、计算机视觉业界顶级公司保持良好的合作关系。以人才培养为本，坚持每周双会(大组讨论会、导师学生一对一讨论)制度，鼓励学生参与各种学术活动，同时开展各类集体活动，营造张驰和谐的研究和学习环境，全面提升学生素养。

热忱欢迎博士后、博士生、保研学生、优秀本科生等各类青年才俊加入我们!

研究方向：

      围绕AI for Science and Engineering领域，针对下述方向展开深入探索：

—细粒度图像识别、细粒度视频行为识别、基于文本提示的视频目标分割、视频多目标检测与追踪、基于内容理解的视频文本检索

—3D目标检测、零样本图像分类、低分辨率小样本分类、跨模态行人重识别、立体匹配、深度图像补全、透明物体深度估计

—深度图像超分辨率、稀疏视角动态三维重建、基于线稿引导的图像/视频内容生成、DNA基础模型

招生需求：

（1）扎实的数学和编程基础。

（2）良好的自主学习能力：能够快速熟悉陌生领域和新的技术进展。

（3）对科研有热情：热爱自己的研究问题，有志于推动技术发展。

（4）踏实专注有毅力：这是实验室每一位学生必须具备的特质。做研究最重要“用心”二字，勤奋、刻苦、敏锐都出自于用心。还要能够扛住压力、有韧性、保持良好的心态、能够坚持。

代表性论文：

1.        Baoli Sun, Ning Wang, Xinzhu Ma, Anqi Zou, Yihang Lu, Chuixuan Fan, Zhihui Wang*, Kun Lu, Zhiyong Wang: RobAVA: A Large-scale Dataset and Baseline Towards Video based Robotic Arm Action Understanding. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025 (CCF-A)

2.        Shenglun Chen, Xinzhu Ma, Hong Zhang, Haojie Li, Zhihui Wang. Propagating Sparse Depth via Depth Foundation Model for Out-of-Distribution Depth Completion. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2025. （CCF-A）

3.        Chen, Shenglun, Ma, Xinzhu, Zhang, Hong; Li, Haojie, Sun, Baoli, Wang, Zhihui*: Real-Time Depth Completion with Multimodal Feature Alignment. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2025 (CCF-B) 

4.        Shijie Wang, Zhihui Wang, Haojie Li, Jianlong Chang, Wanli Ouyang, Qi Tian: Accurate Fine-Grained Object Recognition with Structure-Driven Relation Graph Networks. Int. J. Comput. Vis. (IJCV), 2024. (CCF-A)

5.        Chongwei Liu, Haojie Li, Zhihui Wang, Rui Xu: Addressing Challenges of Incorporating Appearance Cues Into Heuristic Multi-Object Tracker via a Novel Feature Paradigm. IEEE Trans. Image Process (TIP), 2024. (CCF-A)

6.        Shijie Wang, Jianlong Chang, Zhihui Wang, Haojie Li, Wanli Ouyang and Qi Tian. Fine-grained Retrieval Prompt Tuning. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2023. (CCF-A) (Oral)

7.        S. Wang. J. Chang. H. Li. Z. Wang. W. Ouvang. Q. Tian. Open-Set Fine-Grained Retrieval via Prompting Vision Language Evaluator, Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2023. (CCF-A)

8.        X. Ma. Y. Wang. Y. Zhang. Z. Xia. Y Meng. Z. Wang. H. Li and W. Ouvang. Towards Fair and Comprehensive Comparisons for lmage-Based 3D Object Detection. International Conference on Computer Vision (ICCV). 2023. (CCF-A)

9.        B. Sun. X. Ye. Z. Wang. H. Li. Z. Wang. Exploring Coarse-to-Fine Action Token Localization and Interaction for Fine-grained Video Action Recognition, ACMMM 2023. (CCF-A)

10.     J. Shi. B. Sun. X. Ye. Z. Wang. X. Luo. J. Liu. H. Gao. H. Li: Semantic decomposition Network with Contrastive and Structural Constraints for Dental Plaque Segmentation, lEEE Trans. Medical Imaging (TMI). 2023.

11.     W. Wang. H. Li. Z. Ding. F. Nie. J. Chen. X. Dong. Z. Wang. Rethinking Maximum Mean Discrepancy for Visua5Domain Adaptation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS). 2023.

12.     S. Wang. Z. Wang. H. Li and W. Ouvang. Category-Specific Nuance Exploration Network for Fine-Grained Object Retrieval. Conference on Artificial Intelligence (AAAI).2022. (CCF-A)

13.     B. Sun. X. Ye.  T. Yan. Z. Wang. H. Li and Z. Wang. “Fine-grained Action Recognition with Robust Motion Representation Decoupling and Concentration. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia (ACMMM). 2022. (CCF-A)

14.     S. Wang. J. Chang. Z. Wang. H. Li. W. Ouyang and Q. Tian. Fine-grained Retrieval Prompt Tuning. Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2022. (CCF-A)

15.     Z. Chong. X. Ma. H. Zhang. Y. Yue. H Li. Z. Wang and W. Ouvang. MonoDistill: Learning Spatial Features for Monocular 3D Object Detection. International Conference on Learning Representations (ICLR). 2022. (CCF-A)