近日，工学院2017级计算机本科生葛祖浩在导师周腾老师指导下于CCF B类推荐会议《IEEE International Conference on Multimedia and Expo》发表题为《SACNet: A spatial-aware cross-scale network for vehicle density detection》的研究成果，并受邀做口头报告。文章第一作者为葛祖浩，通讯作者为周腾老师，第二作者黎钰晖，第三作者梁成均为2017级计算机在读本科生。

该研究聚焦于交通拥堵分析中的一项基本但具有挑战性的任务----车辆密度检测。基于视频帧所捕获的交通监控具有分辨率低，尺度差异大的特质，该项研究提出了一种新的车辆密度检测网络模型。该模型可以通过提取跨尺度特征来恢复高质量的密度图，以此完成精准的车辆密度检测。研究首先提出使用一系列跨尺度特征提取模块获取空间特征，同时，在训练过程中采用密集的跳层连接有效缓解训练的梯度消失等问题。研究还通过一个自适应注意块自适应关注信息量大且不同的特征图。为了避免引入外部计算增加整个网络的复杂性，该项研究只在网络最末端对特征进行融合。此外，研究还收到人类视觉系统的启发，引入了结构相似性指数来处理高遮挡下的物体识别。

周腾博士，现任汕头大学工学院计算机系讲师，硕士生导师，主要研究方向为智能交通系统及免疫性疾病诊断，近三年主持包括国家自然科学基金青年科学基金、广东省自然科学基金面上项目、广东省教育科学“十三五”规划项目等多个国家级省级项目，累计经费167万元，发表学术论文近50篇，谷歌学术统计引用量400余次，h-index为11，其中热点文章1篇，高被引文章1篇，近3年单篇最高被引70次；担任国家自然科学基金函评专家，广东省自然科学基金函评专家，新工科教育专业指导委员会委员，以及多个国际著名期刊编委和审稿人。

近年来，工学院教师注意挖掘学生的潜力与兴趣，充分发挥学生主观能动性，培养高素质本科生。本科生培养质量有明显的提升，已有多名本科生在国际期刊上发表高水平研究成果。