报告题目: 远小目标的感知与检测方法
主讲人: 谢劼
主讲人简介
苏州大学副教授,主要研究方向为高维成像、感知与处理,主持国家级和省部级项目各1项,主持国家重点研发计划子课题2项,获东吴科技领军人才计划支持,参与多项国家级和省部级科研项目(国家重点研发计划项目、GFCXTQ项目、湖南省科技计划项目、广东省科技计划项目等)。在IEEE汇刊上发表多篇论文,2篇ESI高被引论文,申请并授权了多项发明专利,并担任IEEE TIP、IEEE TGRS、IEEE TNNLS、IEEE TCSVT、Neurocomputing、ISPRS JPRS、Remote Sensing等多个期刊的审稿人。
内容纲要 远距离感知存在焦距、景深和分辨率之间的天然矛盾,单一传感器无法实现长距离全景深高分辨率成像,多焦相机阵列是一种可行的解决方案,但不同相机之间的视场与焦距均存在差异,多焦图像融合困难,针对这一问题,提出一种基于三维空间的多焦图像融合方法。而当前通用的基于深度学习的小目标检测方法,随着语义密集会导致特征空间分辨率逐渐降低,小目标特征信息微弱甚至消失,因此提出一种基于浅层特征重构的小目标定位方法,实现特征的逐层分辨率恢复,使小目标特征信息得以保持,从而提升检测精度。
报告日期 :2026.1.22
报告时间 :下午15:00-17:00
报告地点 :科技大厦三层大会议室(南边电梯上楼,指示牌一侧出电梯门正对面)
