叶俊杰的故乡是四川宜宾，小时候曾在李庄生活了几年。他说：“在古镇旧街穿行玩耍，了解‘同李情深’的友谊，渐渐地与同济结下了缘分，并立志报考同济大学。”

2016年，他成功考入同济大学机械与能源工程学院。“我始终记得在校史馆重新看到‘同大迁川，李庄欢迎，一切需要，地方供给’这16个字时，心里的那份感动。”从长江头到长江尾，将近2000公里的路程，但每次回到同济校园，他还是会有一种回家的感觉。

进入校园，从小热衷动手的他加入了志远车队，结识了一群志同道合的伙伴。他们一起设计制造原型车和城市概念车，并将它们推向国际赛场。从作为整车负责人参与“壳牌汽车环保马拉松亚洲站”获亚军，到带队参加“壳牌汽车环保马拉松中国站”斩获全国冠军，不仅是专业软件的学习过程，更锻炼了动手能力，培养了他主动探索知识的学术素养。

篮球是他一直坚持的运动，基本每周都会与朋友相约打一场篮球。“很享受在场上跟兄弟们共同拼搏的时间。”学霸的生活不只有奋楫学海，也有挥汗球场，一张一弛是他调剂紧张科研生活的中和剂。

“符老师，现在的无人机夜间避障不行，我一定要做出点名堂来。”叶俊杰在一次无人机夜间返航遭遇撞击后，向导师汇报了自己新的研究方向。从常规场景的无人机目标跟踪，转向夜间复杂场景，他经过一次次探索、反复尝试，最终形成基于低照度图像增强、基于领域自适应的夜间目标跟踪理论框架，相关成果引起了国内外学者的广泛关注。

在上述理论的支撑下，他在边缘计算设备上开发夜间全彩智能感知系统，并参与团队极低照度智能相机的研发过程，立志做有价值、有意义的科研，推动研究成果转化与落地。“极低照度智能相机对夜间巡查、深空探索等多个领域意义重大，投身国家重大需求、将科研做到祖国大地上是我一直以来的梦想。”叶俊杰坚定地说道。

在他主研的夜间目标跟踪领域，率先引入低照度图像增强并实现与跟踪任务的紧耦合；进一步创新性地提出基于领域自适应的夜间目标跟踪框架，构建最大规模夜间跟踪数据集。他与清华大学无人机实验室合作研究“空-地协作复杂场景下的无人机自定位”，与京东视觉算法组合作研究“移动端智能视觉感知”，与ETH Zürich项目组合作研究“复杂环境下机器人相机姿态估计”，13篇顶级会议、7篇SCI顶级期刊正是他不断尝试的结果。

这是他推荐的一部电影中的台词，也是他努力想要做到的，勇闯科技创新的“无人区”，潜心探索、献身科研，像老一辈科学家一样迎难而上、勇攀科学最高峰。