清华大学电子工程系

Visual Computing Laboratory

三维视觉 · 多模态感知 · 具身智能

实验室简介

视觉计算实验室隶属清华大学电子工程系,由王贵锦教授带领。

实验室围绕三维成像与深度估计、RGB-D 语义分割、机器人抓取与操作、手部姿态估计和心电信号分析开展研究,相关工作发表于 IEEE Robotics and Automation Letters、IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、Pattern Recognition 等期刊,以及 CVPR、ICRA、IROS、CoRL、ICIP 等会议。

论文实现与实验数据在 THU-VCLab GitHub 组织公开;网站提供按年份编排的论文总表、带研究简介的精选论文详情,以及实验室新闻与获奖动态。

研究方向

高性能三维成像

  • 深度估计与补全、透明与反光物体成像
  • 结构光、事件相机与散斑投影三维测量
  • 焦点堆叠、大景深成像与立体匹配

多模态融合感知

  • RGB-D 语义分割与跨模态目标检测
  • 少样本三维点云分割与可操作区域定位
  • 点云网络量化、三维目标检测与姿态估计

具身智能与机器人

  • 6-DoF 抓取检测与目标导向抓取
  • 动态目标抓取、关节物体操作与人机交接
  • 主动感知、强化学习策略与仿真到真实迁移
  • 水下与激光 SLAM、四足机器人视觉导航

模式识别与智能交互

  • 骨架动作识别与动态手势识别
  • 手部姿态估计与指尖定位
  • 心电信号分类、心律失常检测与波形分析
  • 人脸识别、视线估计与表情分析

博士与硕士招生

研究生在图像理解与具身智能两个方向参与课题,工作包括公开基准评测、真实机器人实验与论文实现开源。

博士研究生

图像理解

三维场景理解、少样本点云分割、透明与反光物体成像等课题,侧重独立提出问题和完成系统性实验。

具身智能

三维视觉表示引导的抓取检测、动态闭环决策与关节物体操作,涉及强化学习策略与仿真到真实迁移。

硕士研究生

图像理解

多模态语义分割、三维视觉与手部姿态估计等课题,参与模型设计、实验分析与工程实现。

具身智能

6-DoF 抓取检测、动态抓取与关节物体操作,在公开基准和真实机器人平台上开展系统开发。

博士后招聘

面向工业场景的目标识别算法研究

拟从事研究内容

  • 基于 MoE 架构的复杂场景目标识别大模型预训练方法
  • 面向复杂工业环境的增量学习与在线自适应目标识别技术
  • 面向复杂工业环境的多模态目标识别算法

任职要求

已获电子工程、计算机、自动化、人工智能等相关专业博士学位,年龄不超过 35 周岁,获得博士学位的年限不超过 3 年;具有多模态预训练大模型、小样本识别或目标检测研究经历,在相关领域发表过论文,熟练掌握 C/C++、Python 等编程语言及常用机器学习框架,有算法工程部署经验者优先。

工业场景低层图像重建与识别

拟从事研究内容

  • 工业图像退化建模与重建理论,面向噪声干扰等问题的低层视觉算法
  • 面向工业场景低层图像的识别算法

任职要求

已获计算机视觉、电子工程、计算机、人工智能等相关专业博士学位,年龄不超过 35 周岁,获得博士学位的年限不超过 3 年;熟悉图像退化数学模型与逆问题求解,具有低层图像重建研究经验,有 OCR 或目标识别算法研究经验者优先。

申请与咨询请发送邮件至 wangguijin@tsinghua.edu.cn。

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实验室部分论文实现、数据集与项目演示在 GitHub 公开:

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