第五届计算机应用、视觉与算法国际学术会议（CVAA 2025）

重要信息

时间：2025年8月15日-17日

地点：中国·宁波·

官网：www.iccvaa.org

征稿主题

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| 计算机视觉与图像计算 图像处理、数据可视化、凝视跟踪、图形用户接口、手写识别、头戴式显示器、抬头显示器、视觉化、水印、用于视觉的机器学习技术、可视化、机器视觉技术、机器学习、计算机图形学、生物学视觉、自然场景和现象的建模、图像和视频矩阵、渲染技术、建模和动画、图像和视频检索、视频分析和处理、机器架构、用于图形和VR的机器引擎等相关主题。 | 计算机应用 信息工程、光子网络与光通信、计算机网络应用、程序设计、算法语言、操作系统与光学并行处理技术、应用软件与光学用户界面技术、光学数据存储技术、数据分析与光学信息处理技术、软件工程、光学投影显示技术、计算机图形和图像处理、计算机通信、计算机算法和数据结构、操作系统、物联网和云计算、信息系统等相关主题。 |
| 计算机算法 云计算、大数据优化与智能应用、人工智能与边缘计算、高性能计算、数据结构、高级数字算法、组合优化、并行和分布式算法、图形绘制和图形算法、深度学习算法、大数据搜索的算法和系统算法的分析、算法的分析、近似算法、遗传算法、在线算法、量子算法、随机化算法、排序算法算法图论与组合、算法图论与组合、计算几何学、计算技术及应用等相关主题。 ||

计算机应用、视觉与算法：融合智能与现实的科技引擎

一、研究背景

随着人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的迅猛发展，计算机科学在多个传统与新兴领域中扮演着愈加关键的角色。其中，"计算机应用、计算机视觉与算法"作为三大核心方向，正日益融合发展，驱动着数字化、智能化社会的快速演进。

计算机应用已从最初的工程工具扩展到工业自动化、医疗诊断、教育辅助、智能办公、娱乐传播等广泛场景；
计算机视觉通过模拟人类视觉系统赋予机器"看"和"理解"的能力，是实现无人驾驶、智能制造、安防监控等关键支撑技术；
算法技术为复杂计算提供理论基础和效率保障，是连接数据、感知、决策和应用的桥梁。

三者互相耦合，构成了现代智能系统的核心架构。

二、研究内容详解

1. 计算机应用（Computer Applications）

主要研究如何将计算机系统设计、开发和集成到实际场景中。

重点方向包括：

软件系统与平台开发（操作系统、数据库、Web系统等）
智能信息系统（如ERP、智能政务、智慧教育平台）
嵌入式与边缘设备系统（用于工业、交通、医疗场景）
人机交互设计（UI/UX、语音交互、增强现实等）
安全与隐私保护（身份认证、数据加密等）

2. 计算机视觉（Computer Vision）

是人工智能的重要分支，使计算机能"理解"图像与视频。

核心技术模块：

图像分类与识别（如人脸识别、车牌识别）
目标检测与跟踪（如YOLO、Faster R-CNN、DETR）
图像分割与边缘检测（如Mask R-CNN、UNet）
视频分析与行为识别（如3D-CNN、LSTM-TCN）
视觉SLAM（用于无人驾驶、机器人导航）
三维重建与点云处理（如NeRF、Open3D）

3. 算法研究（Algorithms）

为处理复杂计算问题提供解决方案和效率优化策略，是整个计算系统的"引擎"。

研究类型包括：

传统算法：排序、搜索、图论、动态规划等
机器学习算法：回归、分类、聚类、决策树、SVM等
深度学习算法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、注意力机制、Transformer等
最优化算法：遗传算法、粒子群优化、强化学习等
视觉增强算法：边缘检测、滤波、图像融合、GAN生成网络等

三、融合应用场景

应用场景	具体案例
智能交通	交通标志识别、车辆检测、车道偏离预警、无人驾驶系统
医疗影像	肿瘤检测、器官分割、医学影像辅助诊断（如CT、MRI）
工业制造	视觉检测、自动质检、机械臂抓取定位
智慧城市	视频监控分析、人流量统计、智能楼宇安防
数字教育	智能题库生成、在线考试监测、人脸识别签到
虚拟现实与增强现实	实时姿态估计、虚拟试衣、全景拼接
无人机与遥感	遥感图像识别、灾害区域自动识别、农作物长势分析

四、发展趋势与前沿热点

视觉大模型与多模态融合

如：OpenAI GPT-4V、Meta's Segment Anything、CLIP/BLIP 模型------支持图像与文本联合理解、生成与检索。
边缘视觉计算与实时识别

针对移动设备或嵌入式终端，优化模型压缩与实时推理性能。
3D视觉与点云建模

利用LiDAR、深度相机实现3D建模、数字孪生、SLAM导航等。
算法可解释性与可信计算

提高AI模型的可解释性、安全性与鲁棒性，推动AI伦理标准建设。
视觉与算法驱动的自主系统

支持机器人自主决策、环境感知与任务执行。

五、代表性工具与平台

领域	常用工具
计算机视觉	OpenCV、YOLOv8、Detectron2、MMDetection、MediaPipe
深度学习	PyTorch、TensorFlow、Keras、ONNX
图像处理	Pillow、scikit-image、ImageMagick
可视化工具	Matplotlib、Seaborn、Plotly、Open3D
硬件支持	Jetson Nano、Raspberry Pi、英伟达GPU、OpenVINO

六、结语

"计算机应用、视觉与算法"构成了现代人工智能系统的"感知-理解-决策-执行"闭环，是推动数字化、智能化社会的关键支柱。未来，随着算法效率提升、模型能力增强以及跨领域融合的深入，该方向将在智慧医疗、数字交通、智能制造、虚拟现实、自动化系统等众多领域展现更大潜力。