近日，我校信息科学技术学院徐昇副教授以第一作者身份在国际人工智能领域期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（简称TPAMI，即时影响因子：17.86，位列人工智能领域期刊第1）上发表了题为“Plane Segmentation Based on the Optimal-vector-field in LiDAR Point Clouds”的研究性论文。我校为本研究的第一完成单位，加拿大卡尔加里大学Ruisheng Wang教授为通讯作者。这是我校在该权威期刊上首次发表论文，标志着我校在人工智能、大数据领域的基础科学研究又取得了重要进展。该成果得到了国家重点研发项目、中国博士后基金、江苏省自然科学基金和加拿大自然科学基金（NSERC）等项目的资助。（链接：https://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.2994935。）
近年来信息科学技术学院在人工智能研究领域有了长足的进步，学院师生共发表论文300多篇，其中以徐昇副教授为代表的本校毕业研究生发表高水平论文60余篇，获江苏省优秀硕士论文5篇，为学院发展做出了重要支撑。目前，本院在计算机高质量（CCF A 、Trans、中科院1区）的国际期刊或会议上发表文章20余篇，近10年论文引用次数接近5000余次，为冲击计算机科学ESI 1%打下基础。
本研究由徐昇副教授与风景园林学院博士后导师合作完成，共同探讨了智慧城市构建中的基础核心问题，即三维空间信息的分析与理解，其关键在于对三维激光点云地物的分割。由于三维激光扫描数据处理的复杂性，如数据量庞大且无有效拓扑结构信息等，设计并开发出一种能适用于不同三维场景的点云分割算法极具挑战。徐昇副教授在前期理论研究基础上，探索在三维点云中特征的表达和提取，创造性地在点云中构造一种“场”。通过模拟“场”的性质，从“向量场”角度探讨当前点云分割中不足，并设计一套精准的点云分割算法，为三维空间信息的分析与处理提供新的参考方案。
空间三维点云向量场的表达与分割研究
