近日，2026国际声学、语音与信号处理年会（IEEE ICASSP 2026）发来录用通知，我院三航脑科学与脑技术研究中心和柔性电子研究院合作的关于多动物行为分析的最新研究成果《基于SAM的零样本长时多动物追踪》（Zero-Shot Long-Term Multi-Animal Tracking Based on SAM）被正式录用。

这是我院研究生首次以第一作者身份在人工智能与信号处理领域的国际顶级会议（中国计算机学会CCF-B类推荐会议）上发表学术论文，实现了学院在“人工智能+生命科学”交叉学科学生培养上的零的突破。

万篇投稿竞争激烈，实力彰显脱颖而出

ICASSP（International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing）是IEEE信号处理学会主办的旗舰会议，也是全球规模最大、最具影响力的信号处理技术会议。据组委会官方数据显示，ICASSP 2026是该会议历史上规模最大、覆盖面最广的一届。今年会议共收到了来自全球的 11,120篇 学术投稿，创下历史新高。在如此庞大的投稿量和激烈的竞争环境下，我院学子的论文能够脱颖而出，充分证明了该项研究成果在技术创新性和学术价值上已达到国际前沿水平。

攻克行为学痛点，获审稿人高度评价

该论文由我院研究生王晓玥，钟苗苗，李宇航，邓秀雯以及柔性电子研究院钟雨哲，王澜静等同学共同完成，陈军教授（三航脑科学与脑技术研究中心）与杨海涛教授（柔性电子研究院）担任共同通讯作者。针对神经科学与生物医药研究中“多动物长时程行为监测依赖大量人工标注”这一痛点，团队提出了一种名为 ZLMT-SAM 的零样本（Zero-Shot）追踪框架。该方法巧妙结合了视觉大模型（SAM2）与自适应滤波技术，无需对特定实验视频进行繁琐的人工标注训练，即可在动物频繁遮挡、外观高度相似的复杂场景下实现高精度追踪。IEEE ICASSP审稿委员会对该工作给予了高度评价，认为：“该工作在行为学和生物医学视频分析领域具有极高的实际应用价值（practically relevant）。” 评审专家特别指出，该方法在多个公开数据集上的表现优于传统的有监督学习方法，显著减少了身份切换（Identity Switch）错误，展现了强劲的性能。

学科交叉融合，赋能人才培养

此次在ICASSP的突破，是西北工业大学三航脑科学与脑技术研究中心、生命科学与技术学院和柔性电子研究院近年来大力推动“生命科学+信息技术”交叉融合战略的缩影。学院积极鼓励学生打破学科壁垒，利用人工智能、计算机视觉等工程手段·解决复杂的生命科学问题。据悉，ICASSP 2026将于2026年5月4日至8日在西班牙巴塞罗那举行。届时，作者团队将赴现场向全球学者展示西工大在生物交叉领域的最新科研实力。

论文信息：

论文题目： Zero-Shot Long-Term Multi-Animal Tracking Based on SAM

作者团队： 王晓玥、钟雨哲、王澜静、于振达、李宇航、钟苗苗、邓秀雯、武双婵、陈军、杨海涛

通讯作者：陈军、杨海涛

录用会议： IEEE ICASSP 2026 (CCF-B类)

（文/图：陈军；审核：于兆良）