厦门大学空间感知与计算实验室

空间感知与计算（ASC）实验室简介 Intro.

厦门大学空间感知与计算实验室（spAtial Sensing and Computing，简称“ASC”）是福建省城市智能感知与计算重点实验室（省优秀重点实验室）、多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室的核心团队。实验室共有专任科研人员15人，博硕士研究生100余名。围绕空间智能、三维视觉、激光雷达遥感、强化学习及大模型应用等研究方向发表论文200余篇（CCF-A及IEEE/ACM Trans级别百余篇），牵头或参与国家/行业/团体标准3项，授权中国/美国发明专利50多项。

实验室获国家级领军人才、国家级人才计划基金（福建省首位）、国家级青年人才、国家海洋局重大项目、国家自然科学基金联合重点/面上/青年项目、及省市科技项目，并完成航天科工集团、航天科技集团、中电科、中核集团、百度、腾讯等委托技术攻关项目。获得福建省科技进步一/二等奖、国际摄影测量与遥感学会ISPRS“Giuseppe Inghilleri奖”和“Otto von Gruber奖”（均为国内首位获奖者）、中国激光雷达青年科技奖、入选ESI爱思唯尔中国高被引学者、入选福建省优秀博士/硕士论文5人。

代表性论文 Selected Papers

Zekai Wu, Shuqi Fan, Mengyin Liu, Yuhua Luo, Xincheng Lin, Ming Yan, Junhao Wu, Xiuhong Lin, Yuexin Ma, Chenglu Wen, Lan Xu, Siqi Shen*, Cheng Wang

FlashCap: Millisecond-Accurate Human Motion Capture via Flashing LEDs and Event-Based Vision

CVPR 2026, CCF A

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Mingzhe Li, Mengyin Liu, Zekai Wu, Xincheng Lin, JunshengZhang, Ming Yan, Zengye Xie, Changwang Zhang, Chenglu Wen, Lan Xu, Siqi Shen*, Cheng Wang

Towards Motion Turing Test: Evaluating Human-Likeness in Humanoid Robots

CVPR 2026, CCF A

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Jianshi Wu, Minghang Zhu, Dunqiang Liu, Wen Li, Sheng Ao, Siqi Shen, Chenglu Wen, Cheng Wang

LEADER: Learning Reliable Local-to-Global Correspondences for LiDAR Relocalization

CVPR 2026, CCF A

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Xiaotian Wang, Qingshan Xu, Mengyin Liu, Siqi Shen, Cheng Wang

Reconstructing Sparse-view Indoor Scenes in View Space with Global Monocular Prior Alignment

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT)

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Shijun Zheng, Yu Guo, Weiquan Liu, Yu Zang, Siqi Shen, Ming Cheng, Cheng Wang

Physically-Based LiDAR Smoke Simulation for Robust 3D Object Detection

AAAI 2026, CCF A

code

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Zhiyang Lu, Wen Jiang, Tianren Wu, Zhichao Wang, Changwang Zhang, Siqi Shen, Ming Cheng

Walking Further: Semantic-aware Multimodal Gait Recognition under Long-Range Conditions

AAAI 2026, CCF A

code

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Chenxing Lin, Xinhui Gao, Haipeng Zhang, Xinran Li, Haitao Wang, Songzhu Mei, Chenglu Wen, Weiquan Liu, Siqi Shen*, Cheng Wang

MAGE: Multi-scale Autoregressive Generation for Offline Reinforcement Learning

ICLR 2026

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Xinran Li, Guangda Huzhang, Siqi Shen, Qing-Guo Chen, Zhao Xu, Weihua Luo, Kaifu Zhang, Jun Zhang

Getting Your LLMs Ready for Reinforcement Learning with Lightweight SFT

ICLR 2026

bibtex

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