面向星上在轨处理的机器学习方法及应用

活动日期:2017-10-30 点击次数: 打印 字号:TT
  • 报告主题

    报告题目:面向星上在轨处理的机器学习方法及应用

  • 摘要

    随着成像技术和信号处理技术的发展,航天遥感已进入数据海量化时代。高分辨率遥感图像作为关系国计民生和国家安全的空间大数据,给传统卫星数据处理流程(地面任务规划-星上采集-星地数传-地面处理-分发应用)的时效性和智能化水平等带来了十分严峻的挑战。面对“数据海量、信息不足、知识难觅”的局面,迫切需要对高效空间信息认知的方式和方法进行研究。遥感卫星在轨实时处理可以在星上完成无效数据剔除、灾害/目标实时检测和定位、感兴趣区域快速提取等任务,将海量遥感数据处理为可直接应用的产品,具有十分重要的意义。本报告首先阐述面向星上在轨实时处理的机器学习技术内涵与需求,在此基础上分析深度学习在星上遥感数据处理领域的发展与挑战,讨论相应的关键技术及解决途径,介绍若干典型应用情况,最后对未来的发展进行展望。

  • 教授简介

    邓宸伟,男,教授,博士生导师。2009年在北京理工大学电子工程系获得博士学位;2009-2012年在新加坡南洋理工大学从事博士后研究;2013-2015年任北京理工大学副教授;2015年7月破格晋升为教授。主要从事机器学习、图像处理与模式识别领域的研究工作。军用技术方面,参与我国XX-X卫星图像目标处理载荷的研制工作,带领团队成员设计了星上XX目标检测算法,已成功在轨应用,信息获取延迟分钟级,数据量可降低至1/1000,从而大大提高航天遥感信息获取时效性,得到用户高度评价;民用技术方面,在基金委组织的2017年遥感影像稀疏表征与智能处理算法大赛中获特等奖。近年来,主持国家自然科学基金、国家863项目、国防共性技术预研重点项目、“高分”专项等近10项科研项目;出版英文著作1部,发表论文50余篇,其中SCI检索论文20余篇;获授权国家发明专利10余项。入选2013年北京市优秀人才培养资助计划;作为核心成员入选2015年度工信部首届“国防科技创新团队奖”。担任中国电子学会青年科学家俱乐部理事;中国高科技产业化研究会智能信息处理产业化分会理事。

  • 报告时间及地点

    时间:2017年10月30日 14:00-15:30
    地点:北京市海淀区友谊路104号航天城月球楼534会议室

  • 联系人

    李峰:010-68113402 辛蕾:010-68113033 xinlei@qxslab.cn 孟莹:010-68113069 mengying@qxslab.cn
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