文章总结： 郑州大学王柳谦老师在AAAI2026发表遥感旋转目标检测研究成果，提出HERO-Det框架。该方法利用希尔伯特曲线编码增强几何结构建模能力，有效解决了复杂场景下特征表征不足与角度回归精度受限问题，提升了检测鲁棒性与精度。相关代码已在GitHub公开，AAAI为CCFA类顶级会议。 综合评分： 73 文章分类： AI安全,安全建设

郑州大学网络空间安全学院王柳谦老师在国际顶级会议AAAI 2026发表研究成果并参会交流

信息网络安全杂志

2026年3月3日 17:01 上海

近日，第40届人工智能领域国际权威学术会议——AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI 2026）于2026年1月20日至27日在新加坡Singapore EXPO举行。王柳谦老师作为共同第一作者，联合北京工业大学、北京理工大学、香港科技大学、清华大学等单位科研团队，在会议上发表Poster论文《Hilbert Curve-Encoded Rotation-Equivariant Oriented Object Detector with Locality-Preserving Spatial Mapping》，并参会开展学术交流与研讨。

AAAI人工智能大会是人工智能领域历史悠久、影响力广泛的顶级国际学术会议之一，长期聚焦人工智能基础理论、关键技术与前沿应用的发展动态，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际会议。

成果简介：

面向遥感旋转目标检测任务，现有方法在复杂场景下常受特征表征不足与角度回归精度限制。研究团队从旋转等变性建模出发，引入空间填充曲线的局部保持性（locality-preserving），提出端到端检测框架HERO-Det，通过局部保持的空间映射增强几何结构建模能力，在复杂背景与密集目标等场景下提升检测鲁棒性与精度。

目前代码已公开，链接如下：

https://github.com/Qian-CV/HERO-Det

来源：郑州大学网络空间安全学院

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