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学术报告
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Remote Sensing Images Classification: Pixel-Object-Scene
编辑:      澳门新葡新京:2018-11-09       点击数:
报告时间 2018年11月14日08:00 报告地点 澳门新葡新京203会议室
报告人 张乐飞(武汉大学)

报告名称:Remote Sensing Images Classification: Pixel-Object-Scene

主办单位:澳门新葡新京

报告专家:张乐飞

专家所在单位:武汉大学

报告时间:2018年11月14日 周三

报告地点:澳门新葡新京203会议室

专家概况:张乐飞,武汉大学博士,武汉大学计算机学院教授、“珞珈青年学者”,曾为伦敦大学学院大数据研究院(UCL Big Data Institute)访问学者(2016)、香港理工大学“香江学者”(Hong Kong Scholar,2016)、浙江大学CAD&CG国家重点实验室访问学者(2015)等。目前已发表学术论文80余篇,其中SCI期刊论文50余篇(单篇论文最高引用200余次,包括3篇“ESI热点论文”和5篇“ESI高引论文”),参与学术专著1部。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目、国家自然科学基金与英国皇家学会合作交流项目、中国博士后科学基金特别资助、中国博士后科学基金面上项目、湖北省自然科学基金青年项目等,参与国家自然科学基金重点、国际合作、重大研究计划、面上项目多项。担任IEEE TPAMI、TIP、TMM、TNNLS、TGRS等40余种国际SCI期刊的审稿人以及AAAI、IJCAI、ICDM、ICME等国际会议的PC/reviewer。

报告摘要:In the past two decades, we have almost achieved the tasks of remote sensing images pixel based and object oriented classification with satisfactory accuracies. Then, with the increasing of the spatial resolution, the new challenge becomes to explore the higher level semantic information of remote sensing images. In this talk, followed by the procedure of the human beings to observe and understand an image, i.e., the multi-scale model of local-target-environment, we will propose a high resolution remote sensing images interpretation framework based on the pipeline of pixel-object-scene. In detail, we will present our series of works from remote sensing images pixel based classification, object oriented classification, to the recently developed deep learning based remote sensing big data understanding.


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