全北大学李尚俊团队ICCV论文获录用

全北大学李尚俊教授团队研究成果入选国际顶会ICCV 2025

全北大学工学院电子工程系李尚俊教授研究团队的最新研究成果《MDP-Omni: 基于无参数多模态深度先验的全向立体匹配采样》被计算机视觉领域顶级国际会议ICCV 2025（国际计算机视觉大会）正式录用。这是该团队在三维环境感知领域取得的又一重要突破。

ICCV作为IEEE和计算机视觉基金会（CVF）联合主办的旗舰级学术会议，与CVPR、ECCV并称为计算机视觉领域三大顶会。本届ICCV 2025将于10月19日至23日在美国夏威夷檀香山举行，预计将吸引全球顶尖学者和科技企业代表参会。

该论文创新性地提出了一种面向移动机器人环境感知的深度学习新技术。研究团队通过融合多传感器摄像头数据，开发了具有以下核心优势的创新方案：

首创的无参数深度基础采样技术，可动态调整预测距离范围而不增加计算负担

基于视场角信息的多视角视频融合模块，显著提升数据利用率

通过独创的误差校正机制，将深度估计的匹配误差降低30%以上

实验结果表明，该技术在KITTI、NuScenes等国际标准数据集上的表现均优于现有最优方法，特别是在动态物体边缘的深度估计精度上实现了显著提升。

论文第一作者孙恩真研究员（李尚俊教授指导的硕士研究生）表示："这项研究攻克了移动机器人视觉感知中的多个关键技术难题，其创新点在于将传统几何先验与深度学习框架进行了有机融合。研究成果不仅具有理论创新价值，更能为自动驾驶、智能服务机器人等实际应用提供更可靠的环境感知解决方案。"

据悉，该研究获得了三星电子、韩国信息通信技术规划与评价院（IITP）等多个机构的资助，包括：

IITP地方智能化创新人才培训项目（IITP-2025-RS-2024-00439292）

优秀新锐研究项目（RS-2024-00346415）

韩国电子通信研究院研究运营支持项目（25ZD1130）

教育部第四阶段BK21人才培养项目

李尚俊教授团队长期致力于计算机视觉与机器人感知领域的研究，近三年已在CVPR、ICCV等顶会发表论文10余篇。本次成果的入选，再次彰显了韩国在人工智能前沿研究领域的国际竞争力。