研究方向总览
中心围绕山东省新一代信息技术产业布局和区域经济社会发展需求，确立了四大重点研究方向，形成"智能感知技术研发—多源信息融合处理—智能决策系统构建"全链条创新格局。
研究定位：面向行业重大需求，聚焦图像复原与增强、智能计算与信息处理、多模智能与数据挖掘、智能感知与光电检测四大方向，重点在海洋经济、现代农业、智慧城市、智慧医疗、光电信息五大领域实现关键技术突破。
一、图像复原与增强技术
🖼 研究目标
面对山东海洋产业发展需求和农业产业升级需要，聚焦于复杂退化场景下的图像复原与质量提升技术，结合深度学习与物理模型，开发面向实际应用的高效算法。
重点研究内容
- 湍流模糊图像复原技术 — 解决大气湍流导致的图像退化问题
- 低光照条件下的图像增强技术 — 提升夜间及弱光环境下的图像质量
- 水下图像去噪技术 — 针对海洋监测中的水下成像退化
- 农业图像增强及应用 — 服务智慧农业的图像处理需求
典型应用场景
�� 农业产业升级
研发多光谱农业图像增强系统，建立病虫害特征数据库，在寿光蔬菜基地等开展示范应用。
�� 工业检测
开发基于物理模型约束的深度学习算法，实现工业零件亚像素级缺陷检测。
二、智能计算与信息处理
🧠 研究目标
紧密对接山东新一代信息技术产业发展需求，基于人工智能算法研究面向水利和农业的遥感影像分析、车辆识别以及生物医学信号处理与辅助诊断、图像压缩感知与超分辨率重建等技术。
典型应用场景
🌾 智慧农业
构建多源遥感数据融合模型，实现小麦/玉米长势动态监测，服务菏泽现代农业产业园。
🚘 智慧交通
开发复杂场景车辆识别算法，优化菏泽城区车流监测与调度系统。
🏥 医疗影像
研究低剂量CT影像超分辨率重建技术，与医院共建临床验证平台。
💧 水利遥感
面向水利和农业的遥感影像分析，支撑水资源管理与农业决策。
三、多模智能与数据挖掘
📊 研究目标
依托山东省脑心精准医疗与应用技术研究中心等省级平台，开展精准医疗、身份识别、智能决策等研究，攻克智能设备联动、脑电生理信号身份识别等关键技术。
重点研究内容
- 基于PPG的非侵入式生物特征识别技术 — 身份识别准确率达98.7%
- 脑电生理信号身份识别技术 — 突破脑电信号的稳定识别难题
- 重症监护智能预警系统 — 多模态生理信号融合预警
- 心血管-神经调控知识图谱 — 构建个性化康复方案推荐引擎
应用成果
团队提出的基于光电容积脉搏波信号（PPG）的非侵入式生物特征识别技术，身份识别准确率达98.7%，已转化为"移动身份识别系统"，应用于金融安全、公共安防场景。突破脑电生理信号身份识别技术，开发重症监护智能预警系统，在多个单位推广应用。
四、智能感知与光电检测
🔍 研究目标
依托山东省特种激光制备技术并与物质相互作用研究创新团队、山东省光学与光子器件技术重点实验室等平台，聚焦新型光电子器件设计、光电材料研发等领域。
重点研究内容
- 光电子器件的设计与应用 — 新型光电转换器件研发
- 光子学与光学工程 — 光学系统设计与优化
- 光电检测与传感技术工程 — 高灵敏度光电传感系统
- 光学制造与光学设计 — 精密光学元件加工
- 量子光学与量子信息 — 量子态操控与量子通信
典型应用场景
🔍 核心器件
研制柔性光电传感器阵列，突破神经递质实时检测技术。
📱 检测系统
开发便携式脑神经功能监测仪，建立光电检测性能评估标准。