李辉，男，江南大学物联网工程学院控制科学与工程专业2018级博士生，以第一作者发表论文5篇；获得国际视觉目标跟踪竞赛rbgt组冠军，凭借多模态视觉数据处理技术，助力锡城智慧城市建设。
以梦为马，坚定前行
2011年8月，李辉从家乡新疆石河子来到了到江南大学。在独自跨越大半个中国的求学之路上，他就暗暗下定决心为家乡的信息化发展而读书：“当时‘物联网’作为新兴概念刚提出不久，在我看来大有前景，非常希望能通过在计算机科学与技术专业的认真学习，有朝一日为家乡发展贡献力量。”
由于学习、生活环境的巨大变化，入学的前两年，李辉并不适应大学生活，始终处于迷茫之中，没有清晰的学习方向，成绩也一直是中等。在此期间，班主任、辅导员的帮助，使他不断调整学习状态。特别是偶然间参加的大学生创新训练项目，使他第一次接触计算机视觉方向的科研成果，第一次学习指纹识别、图像处理领域的相关知识，并且第一次尝试进行科研成果转化。这一宝贵经历使他打开了计算机视觉研究的大门。小试牛刀，初尝甜头后，他义无反顾地走上了学术道路，于 2016年9月在江南大学物联网工程学院计算机方向继续进行深造。
虽然已参加过一些科研项目，但是李辉知道，科研成果源源不断的产出离不开自身的坚持和努力。从研一开始，李辉就将科研看作是生活的一部分，时时刻刻都在思考，从刚开始一周只能读一篇高水平的英文文献，到后来一周能够读懂3到4篇英文文献。通过大量的文献阅读，他对自己的研究方向有了越来越深入的理解，因而也进步神速。在导师吴小俊教授的指导下，李辉在第一学年就完成了三篇英文学术论文，其中一篇被著名国际会议收录，并被邀请在会议期间做了报告。这篇论文提出的算法首次将低秩表示（lrr，low-rank representation）应用到图像融合领域，并取得了优异的融合性能。会议论文集由springer出版，论文发表后受到了很大的关注，在同期论文集中下载量位居第一。由于突出的科研能力以及踏实严谨的治学态度，李辉于2018年3月取得了物联网工程学院控制科学与工程专业模式识别与智能计算方向的硕博连读资格。
漫漫科研，不改初心
2018年9月，李辉成为吴小俊教授的博士生，进入江苏省模式识别与计算智能工程实验室。师傅引进门，修行在个人。在攻读博士期间，李辉在一流的科研环境和氛围下，积极与国内外计算机领域的高水平学者互动交流，不断坚持学思结合、大胆假设、反复推敲、细心验证，即使遇到困难，他也积极调整好心态，跌倒一次，便爬起一次。李辉认为科研就是一个探索的过程，无论是什么专业，无论将探索哪些地方，其实都是在回答自己对这个世界未知的好奇。点滴进步是科研本来的样子，量变引起质变才是科技改变世界的方式。正是由于始终聚焦于领域前沿，最终李辉收获了一系列具有影响力的科研成果：2018年，李辉在国际模式识别领域主流会议（international conference on pattern recognition）上发表了论文，获得了国内外极大关注；同年年底，李辉以第一作者身份在图像处理领域国际顶级期刊《ieee transactions imageprocessing》（此期刊2020年最新影响因子为9.34）上发表了自己的第一篇期刊论文，提出的算法“densefuse”推动了深度学习在图像融合领域的发展，获得了大量国内外研究人员的关注，2020年，该论文还被评为高被引论文，谷歌学术统计的引用次数已达120次；2020年4月，在吴小俊教授和josef kittler教授的共同指导下，李辉再次在《ieee transactions imageprocessing》上发表了论文，提出的图像融合算法（mdlatlrr）首次将潜在低秩表示（latlrr，latent low-rank representation）扩展到了深度模式，并将其用于图像分解。在读博士的两年时间中，李辉共发表了4篇高水平的sci论文，2020年5月，李辉凭借出色的科研表现获得了江南大学优秀博士研究生培育基金资助。
回馈社会，为国争光
“科研不可与社会距离太远，否则再高端的成果也只能是供人观赏的展品。” 怀揣沉甸甸的社会责任感，李辉躬身践行、一路成长，积极寻求将研究成果应用于社会发展的机会。无锡作为亚洲唯一的ieee智慧城市示范城市，给了李辉所在团队大放异彩的机遇。ieee智慧城市计划旨在通过使用弹性通信网络、数据分析、传感器和其他技术来努力提高城市宜居性，使城市变得更加智能。李辉所在的团队研发的图像风格转换系统，可以与实验室多模态数据融合技术相结合，应用于城市道路监控中，通过将城市摄像头采集到的可见光图像和热红外图像数据进行融合、转换，生成一幅具有更丰富信息（夜晚热红外信息和正常看到的信息）的监控图像，助力锡城智慧城市建设。
除此之外，2019年在吴小俊教授和实验室师兄的带领下，李辉尝试将图像融合算法与目标跟踪算法结合参加了当年的国际视觉目标跟踪竞赛（visual-object-tracking challenge, vot2019）中rgbt组的比赛。国际视觉目标跟踪竞赛是在线目标跟踪学术领域的最高水平的比赛，每年在顶级计算机视觉会议上举办评比一次，旨在提升在复杂环境下单目标跟踪的算法性能并提供对应的评价标准。由于评测序列和评价标准不断更新，且标注的精确度逐年提高，vot竞赛的难度远远超过了其他数据集。初次参加比赛的李辉及其团队在公开数据集上获得了第四名的成绩，这让他们认识到科研不能仅仅停留在论文上，还要运用一定的工程思维使研究成果经得起现实环境的考验。自此，李辉和团队成员开始试验多种多模态数据融合策略，着手进行大量的实验数据比较。最终李辉所在的团队确认了使用决策级融合策略来做多模态目标跟踪，结合这一新的融合策略和其他创新技术，2020年他们又一次征战vot竞赛，最终不负众望获得了rgbt子竞赛的第一名，国家自然基金委网站对此进行了报道。
李辉作为新时代的江南青年，以创新务实的科研精神探寻未知领域，以孜孜不倦的求知毅力争做“学习表率”，心之所向，踏浪可往。
李辉生活照
李辉参加学术论坛
