主持相关科研项目4项，发表学术论文20余篇。

1）每周一次的技术指导和交流；

2）配套经费支持；

3）完成试验所需要的硬件平台。

期待的”你“：

1）认真、努力、踏实；、

2）有一定的coding基础；

3）能够阅读英文文献；

4）具有团队合作精神与良好的沟通能力。

水面目标意图估计技术是指利用水面目标的运动轨迹、光学信号等信息，分析兴趣目标的感知、探测、运动等意图特征，进而推断兴趣目标的潜在行为和运行趋势。该技术在海上态势透彻感知中起着至关重要的作用，也暗合了“哲学三大问题：‘他’是谁？‘他’从哪里来？‘他’要到哪里去？”。

水面目标的意图估计是一个热门的交叉研究领域，已应用到工业处理、军事分析、海洋装备等领域。近年来，随着采集手段的日益丰富、感知对象的灵活多样、海洋环境的复杂多变，该研究越来越受到国内外大学和研究机构的支持和重视。美国、英国、德国等国家的研究机构和企业都在进行水面目标的意图估计研究。例如，美国海军研究实验室开展了基于机器学习的水面目标预测研究，通过使用历史数据对水面船只的行为进行建模和预测，提高了水面目标的预测准确度。在国内，国防科技大学、哈尔滨工业大学、中国海洋大学等高校和科研机构也在进行水面目标的意图估计研究。

当前水面目标的意图估计是以滤波方法和优化方法为基础而建立的技术体系，主要基于兴趣目标的形状、颜色、纹理等视觉特征进行分类，但是在复杂海洋环境下容易受到光照、天气等因素的影响，水面目标采集数据越来越呈现非完备性、不确定性、表征非一致性等特点，意图预测精度和效率有限。因此，本项目面向水面目标精准和实时意图估计与预测需求，将水面目标数据获取的非完备信息、数据表征的非一致性、数据处理不确定性统筹考虑，开展复杂多约束下的水面目标意图估计方法研究。