《中国图象图形学报》

“自动驾驶的人工智能技术前沿”专题征文通知

自动驾驶技术的研究旨在通过集成先进的计算机视觉、人工智能、机器学习和传感器技术，实现车辆的自主导航和决策能力以解决交通拥堵、事故频发、能源效率低下和环境污染等当前交通系统面临的关键问题。这一研究不仅有助于提高道路安全性和通行效率，而且通过促进技术创新和环境友好的电动汽车技术，为可持续交通的发展作出贡献。随着自动驾驶技术的发展和应用，预计将重塑交通模式，带来新的经济机会和社会变革，对社会经济和环境保护产生深远影响。

为了及时发布该领域代表学者、重要团队的最新研究进展，引导前沿方向与技术创新，《中国图象图形学报》邀请业内专家共同策划推出“自动驾驶的人工智能技术前沿”专题，欢迎和鼓励学术界与企业界提交高质量的原创研究和评论论文。

一、征文范围：

主要包括（但不限于）以下相关主题：

1. 深度学习与感知算法：研究如何利用深度学习算法处理自动驾驶车辆的感知数据，包括图像识别、物体检测和场景理解。

2. 强化学习在自动驾驶中的应用：探索如何使用强化学习算法进行驾驶策略的优化，包括动态决策和适应复杂交通环境。

3. 数据融合与传感器集成：研究如何整合来自多种传感器的数据（例如摄像头、雷达、激光雷达）来提高感知精度和可靠性。

4. 预测模型和行为分析：探讨如何使用人工智能预测其他车辆和行人的行为，以实现更安全的驾驶决策。

5. AI系统的可解释性和透明度：探索如何提高自动驾驶AI系统的可解释性，让人类用户更好地理解AI的决策过程。

6. 自然语言处理在车辆交互中的应用：研究如何利用自然语言处理技术改善车辆与驾驶员或乘客之间的交互，包括语音识别和语义理解。

7. 神经网络优化和硬件加速：探讨如何优化神经网络的结构和性能，以及如何使用专用硬件加速AI计算。

8. 自适应和在线学习系统：探讨自动驾驶系统如何实时学习和适应不断变化的道路条件和环境。

二、专题编委会：

严骏驰 教  授，上海交通大学（召集编委）

杨   学  研究员，上海人工智能实验室

浦   剑  研究员，复旦大学

李弘扬  研究员，上海人工智能实验室

丁文超  研究员，复旦大学

三、稿件类型：

1. 综述：对某一领域近年国内外研究成果的深度总结、梳理、思考、展望等；

2. 学者观点（小综述）：对某一领域最新研究成果、前沿理论、技术方法等的总结和思考；

3. 数据集论文：重点介绍有价值的原创数据集，建议文章包含但不限于数据集属性、构建方法、评估与验证、可使用方向等；参考链接：

http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_news.aspx?id=20200413110152001

4. 研究论文：提出科学问题，分析研究思路，验证方法有效性。

5. 代码论文：以原创算法/代码为描述对象，系统、翔实地描述其设计思想、规则原理、适应范围、满足重现所需的环境条件、实验结果等。参考链接：

http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_news.aspx?id=20200413110233001

四、投稿要求：

1. 投稿方式：采用《中国图象图形学报》官网“在线投稿”(http://www.cjig.cn/)进行投稿。投稿时请选择“自动驾驶的人工智能技术前沿”栏目，或者提交稿件时在题目后 “自动驾驶”字样。

2. 稿件格式：参照《中国图象图形学报》体例和模板进行撰写

（http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_news.aspx?id=20130702100533001）。

3. 投稿论文未在正式出版物上发表过，不存在一稿多投现象，保证投稿文章的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)，投稿后需签署论文版权转让和保密审查证明。

4. 专刊投稿论文不收取审理费。录用刊发论文收取版面费。发表之后，将按照学报标准支付稿酬，并赠送样刊。

五、重要时间：

截稿时间：2024年8月31日

同行评议返回时间：2024年10月31日

拟出版时间：2025年3/4月

六、联系方式：

陈编辑

电话：010-58887035

chenxy@aircas.ac.cn