我校刘双龙教授课题组在ISCAS 2026国际会议发表系列研究成果

（供稿 物理与电子科学学院）近日，物理与电子科学学院刘双龙教授课题组在人工智能硬件加速领域取得重要进展。研究成果“FPGA-Accelerated Fully Spectral CNNs for Real-Time Semantic Segmentation”和“Adaptive-Fusion Particle Filter with Distributed Resampling and Dynamic Particle Scaling”被IEEE International Symposium on Circuits and Systems（ISCAS 2026）录用，并分别进行了口头报告和现场展示。

在实时智能视觉方向，课题组针对语义分割任务计算复杂度高、实时部署困难等问题，论文一提出了一种基于重叠分块处理机制（Overlapped Partitioning Block Method, OPBM）的全频谱卷积神经网络（FS-CNN）及其FPGA加速架构。该方法通过将大尺寸图像划分为重叠子块并在频谱域进行高效计算，在保证分割精度的同时显著降低了计算开销，为高性能、低功耗智能视觉系统的边缘部署提供了新的技术方案。

在智能感知与状态估计方向，课题组提出了一种融合自适应粒子数调节与分布式重采样机制的粒子滤波加速器。该方法利用有效样本数（ESS）动态调整粒子数量和重采样策略，在保证状态估计精度的同时有效降低计算开销，并设计了面向FPGA的全并行硬件架构，实现了多处理单元之间的高效协同与负载均衡。相关成果为机器人导航、目标跟踪及自动驾驶等实时嵌入式应用提供了高效解决方案。

ISCAS是IEEE电路与系统学会（IEEE Circuits and Systems Society）主办的旗舰国际学术会议，也是电路与系统领域最具影响力的国际会议之一。会议涵盖电路与系统理论、设计、实现与应用等多个前沿研究方向，汇聚了全球相关领域的知名学者和产业界专家。2026年ISCAS会议于5月24日至27日在上海举行。会议期间，华为公司首次发布半导体领域“韬定律”，引发国内外学术界和产业界广泛关注。

上述两项成果均以“湖南师范大学”为唯一署名单位完成。刘双龙教授为论文通讯作者，研究工作分别由课题组研究生周雅安、王筱玮参与完成。相关成果充分展示了我校在人工智能算法与硬件协同设计领域的研究实力，也体现了学院持续推进高水平科研创新和研究生人才培养取得的积极成效。

编辑：严鑫 毛李娜

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审核：马铁泉