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特邀报告

(按姓氏拼音排序)   

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陈涛      研究员 

    复旦大学信息学院研究员,博士生导师,嵌入式深度学习与视觉分析课题组负责人。2012年毕业于新加坡南洋理工大学获得博士学位,之后在新加坡智能机器人实验室、新加坡资讯通信研究院等政府研究机构从事视觉计算与机器学习的研究开发工作,承接并参与了一系列新加坡政府和企业的重大课题。2017年至2019年在华为亚太研究院新加坡研究所从事AI芯片的研发工作,并有多款实际芯片产品落地。迄今为止,陈博士已经在CCF A类或者JCR 一区刊物如IEEE T-PAMI/T-IP/T-CYB等期刊上发表学术论文40余篇,授权美国专利一项。

报告题目:Road Scene Vehicle Vision Analysis

          要:Vehicle analysis is very important for autonomous vehicle and various intelligent transportation applications. Vision based vehicle analysis is more costonboard camera in a moving car. Discriminative features targeting for each type of analysis are proposed based on current machine learning techniques.  effective and user friendly compared with lidar based analysis. In this talk,we will present our studies on vision based vehicle analysis,including vehicle detection,vehicle viewpoint estimation and vehicle motion detection from an 



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陈龙永  研究员

    中科院电子学研究所研究员,博士生导师。于2003年在中国科学技术大学获得学士学位,2009年在中国科学院研究生院获得博士学位。2009年在中国科学院电子学研究所参加工作,2013年任微波成像技术国家级重点实验室副主任,2016年晋升为中国科学院电子学研究所研究员和中国科学院大学博士生导师。主要科技成果有:荣获国家技术发明二等奖(2018年),发表学术论文22篇,其中SCI检索10篇,授权发明专利5项。

报告题目:基于MIMO的成像雷达信号处理技术研究

        要:本报告介绍了基于MIMO的微波成像技术的信号处理技术研究工。阐述MIMO信号的设计准则,描述MIMO信号处理发展历程,介绍MIMO雷达的试验结果,最后展望新体制信号设计的发展方向,为后续的研究工作提供技术参考。



董刚武俊杰.jpg刚  副教授

    西安电子科技大学副教授。分别于2012年和2016年获得国防科技大学信号与信息处理专业硕士和博士学位。2017年度中国电子学会优秀博士论文,2018年度全军优秀博士论文。自2014年以来,以第一作者发表SCI检索论文12篇,以第二及以上作者发表SCI检索论文9篇,主要从事合成孔径雷达图像解译相关方向的研究。


报告题目:复杂任务场景的有限样本目标识别问题

        要:各型传感器获取的海量数据催生了对图像自动解译的迫切需求。作为其中的基础性课题,自动目标识别在战场监视、态势感知、防空反导、战略预警等众多领域有重要的应用价值,然而目前为止,相关研究尤其是目标的分类与识别进展并不顺利,距离工程实用还有较远的距离,许多现实问题还需进一步探索与研究。本报告以复杂任务场景的有限数据样本目标识别为题,重点介绍报告人及其所在团队针对该问题的一些解决方案和后续的研究思路,为读者提供借鉴和参考。



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李中余  博士

电子科技大学专任教师,近五年研究主要集中于双基地雷达成像理论和方法、运动目标检测与成像等领域,共发表学术论文30余篇,其中,在IEEE  Trans.  on  GRSIEEE  Trans.  on  AESSCI期刊上以第一作者发表论文10余篇,授权发明专利20余项。是IEEE  Trans.  on  GRS,IEEE  Trans.  on  AES等多个学术期刊审稿人。曾获中国电子学会优秀博士学位论文奖、全国博士后创新人才支持计划、国防技术发明二等奖、“IEEE  EDS  Masters  Student  Fellowship”等奖项。

报告题目:双/多基地雷达运动目标检测技术

        要:当前雷达体制逐渐由单基地向双/多基地、辐射源由主动向被动发展转化,迫切需要解决双/多基地雷达体制下的运动目标检测问题。报告围绕主被动两种体制,概述了国内外双/多基地雷达运动目标检测的研究进展,分析了不同体制下双/多基地雷达运动目标检测的研究难点,详细介绍了双/多基地雷达运动目标检测的处理方法,包括杂波抑制与目标回波长时间积累等关键技术,并对双/多基地雷达运动目标检测技术的后续发展方向进行了展望。



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吕孝雷  研究员

    中科院电子学研究所研究员,博士生导师。2009年毕业于西安电子科技大学雷达信号与处理国家重点实验室,获工学博士学位,2009年至2013年先后在新加坡南洋理工大学、美国伦斯勒理工学院做博士后研究,2014年入选中国科学院“百人计划”并在中科院电子学研究所工作至今,长期致力于SAR信号与信息处理。在SAR成像、干涉SAR、微波遥感应用等方面有坚实基础和丰富的成果,承担多项国家级科研项目,发表SCI期刊学术论文四十余篇。目前是干涉SAR和微波遥感应用方向的学科带头人。首次获取国产卫星的地表毫米变形专题图,成果被《中国科学报》评述,实现国产卫星雷达时序干涉“零”的突破。

报告题目:时序干涉SAR处理技术及其应用

        要:卫星雷达时序干涉SAR技术是一种利用卫星雷达大数据干涉相干原理,实现800公里太空探测地面毫米形变的遥感技术,是目前唯一的一种高精度、全天时、全天候、全覆盖、全自动的面监测技术手段,一次探测范围可达1500平方公里。本报告首先介绍时序干涉SAR技术原理、应用领域和技术发展,然后详细讲解在公路交通、轨道交通、滑坡、水利等领域的应用案例,最后汇报国产SAR卫星干涉应用情况。



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孟德宇  教授

    西安交通大学教授,博士生导师。任西安交通大学大数据算法与分析技术国家工程实验室机器学习教研室负责人。共接收/发表论文80余篇,其中包括IEEE汇刊论文30篇,CCF A类会议论文37篇。目前主要聚焦于自步学习、误差建模、张量稀疏性等机器学习与计算机视觉领域的基础研究问题。


报告题目:底层视觉任务中模型驱动与数据驱动

        要:针对底层视觉处理的任务,如图像去噪等,传统模型驱动的方法大多采用MAP模型的不确定性概率框架构建,其具有相对清晰的解释性,有利于对领域知识与数据理解较好的问题针对性构建合理模型,获得良好求解效果。然而现代数据驱动方法采用端到端的确定性模式处理问题,依赖于预先收集的大量训练数据,此类方法在各项底层视觉任务中全面超越传统模型驱动方法。本报告将一方面尝试分析模型驱动与数据驱动的各自适用场合与有效性前提,另一方面提出一种不确定性深度学习方法,尝试将两种方法论统一在统一概率框架下,从而达到数据驱动与模型驱动方法论优势互补,功能相互折衷的目标。



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祁峰  研究员

    中国科学院沈阳自动化研究所太赫兹成像实验室主任,博士生导师,科技委主题专家组专家、教育部太赫兹技术重点实验室学术委员会委员、中科院光电信息处理重点实验室学术委员会委员、中科院“百人计划”A类。2003年浙江大学信息工程系本科毕业,20052011年在比利时天主教鲁汶大学电子工程系获硕士、博士学位。之后在日本、德国、英国工作,研究领域包括微波、激光、雷达。2015年回国工作,主持包括国家重点研发计划在内的国家级项目四项。共发表学术论文98篇,国际会议邀请报告6次,  2014年获得全球毫米波年会最佳论文奖,自2012年起担任多个国际会议的学术委员会委员和分会主席。

报告题目:有源太赫兹成像技术

        要:太赫兹是最后一个待开发的电磁波段,自二十一世纪以来,伴随着材料科学、精细加工以及光电技术的长足进步,太赫兹研究真正的开始从实验室走向实际应用。成像,作为人类最为熟悉的获取信息的方式,在太赫兹波段受到了重点关注。本次报告,我将结合自身的研究经历,讲述太赫兹成像系统的开发过程,包括系统设计、实现,元器件开发以及相关的信号处理技术。



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万良田      副教授

    大连理工大学副教授。主要研究领域为雷达信号处理、阵列信号处理及压缩感知,主持1项国家自然科学基金青年基金项目,1项国家重点实验室开放课题,并得到大连理工大学“星海骨干”人才计划的支持,是大连市“青年科技之星”推荐人。作为核心成员,参与国家自然科学基金面上基金项目和新加坡国防部等项目的研究。在国际知名期刊(如中科院一区期刊IEEE  Wireless  Communications,影响因子11、IEEE  Communications  Magazine影响因子10.356、  IEEE  Transactions  on  Industrial  Electronics  (TIE),影响因子7.503、IEEE  Transactions  on  Industrial  Informatics  (TII)影响因子7.377等)和国际会议(如MobiHoc,ICASSP,VTC等)发表和录用英文论文52篇,其中SCI检索源36篇(JCR一区16篇;IEEE期刊10篇)、EI检索源11篇;其中5篇第一作者SCI国际期刊长文被评为ESI高被引论文。目前,现任1个SCI检索国际期刊的编辑,并作为客座编辑组织了4个SCI专刊,多次担任IEEE  Communications  Magazine、IEEE  Journal  on  Selected  Areas  in  Communications、IEEE  Network、IEEE  Transactions  on  Signal  Processing等顶级国际期刊审稿人以及国际会议Section  Chair。据Google  Scholar显示,相关工作已被引用617次,h-index值为16。连续两年(2017-2018)获得IEEE  Access杰出编辑奖。

报告题目:宽频带系统的被动雷达测向技术

        要:围绕实际工程应用中被动测向技术面临的问题展开研究,提出干涉仪测向体制中任意天线阵列的测向方法;针对实际测向系统中空间谱估计测向算法对多个信号分辨能力差的问题,根据实际测向环境的特点,提出了不完全重合信号的波达方向估计方法;针对实际测向系统中通道的幅相不一致误差对测向性能影响严重的问题进行了研究,并提出了相应的解决方法。在实际测向系统中对提出的方法进行了相应的测试,验证了提出方法的可行性。


   

王向荣.jpg谢东亮  研发总监

                Xilinx AI加速器研发总监,具有12多的硬件加速器研发经验。熟悉硬件架构设计,HLS设计以及基于OpenCLFPGA设计。是深鉴科技初创员工和硬件研发总监。加入深鉴科技之前是百度系统部FPGA负责人。



报告题目:Deep learning solution based on FPGA

摘    要:In recent years,deep learning has been applied for various challenging problems including image labelling,speech recognition and robotics. Deep neural networks have evolved to be the state-of-the-art technique for machine learning tasks. However,the application models are becoming more and more computationally intensive,which makes it difficult to be deployed on embedded devices in real time system with limited hardware resources and tight power budget. By performing optimizations across the full stack from algorithm to hardware,we have launched our high-efficiency solutions based on our FPGA. The high efficiency of our accelerator is achieved through deep compression,quantization and dedicated hardware design.

 


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谢磊  教授

    西北工业大学计算机学院教授、博士生导师。曾经在比利时布鲁塞尔自由大学、香港城市大学和香港中文大学工作。2007年作为海外引进人才受聘于西北工业大学。获得教育部" 新世纪优秀人才支持计划" 、陕西省青年科技新星、西安市青年科技奖、亚太信号与信息处理协会(APSIPA)杰出讲学专家等荣誉。研究领域包括音频语音与语言处理、多媒体技术、机器学习、人机交互等。在包括IEEE/ACM Transactions on Audio,Speech and Language Processing、IEEE Transactions on Multimedia,ACL,ACM Multimedia,Interspeech,ICASSP在内的重要期刊和会议上发表论文160余篇,获得多项学术会议最佳论文奖和重要国际评测第一名。主持多项国家级和国际合作科研项目,与华为、百度、阿里巴巴、腾讯、小米、微软、搜狗、京东、字节跳动、快手、美团、同盾、中国移动等十余家业界著名企业开展了广泛深入的技术合作,研究成果在企业中获得广泛应用。谢磊教授目前担任语音顶级期刊IEEE/ACM Transactions on Audio,Speech and Language Processing的编委,担任重要学术会议各类主席40余次。谢磊教授是IEEE高级会员、中国计算机学会语音对话与听觉专业组常务委员、中国中文信息学会语音信息专业委员会副主任,亚太信号与信息处理协会(APSIPA)语音语言与音频学术委员会委员、国际中文口语语言处理兴趣小组工作组主席等。

报告题目:智能语音技术的挑战与前沿技术分享

        要:随着深度学习、大规模场景数据和算力“三驾马车”的驱动以及应用场景的不断扩展,以语音识别和语音合成为代表的智能语音技术得到了前所未有的发展和落地。然而,随着实际应用领域的不断扩展,实际需求越来越复杂,智能语音技术仍面临一些需要迫切解决的关键问题。本次报告将讲述智能语音技术面临的重要挑战,并分享西工大音频语音与语言处理研究组(ASLP@NPU)在解决这些挑战问题上的一些近期探索。

 

 

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杨承志  教授

    空军航空大学教授,全国政协委员,大学学术委员会主任、学科带头人。1974年12月出生,甘肃天水人,本科毕业于空军工程大学,电子对抗专业,硕士毕业于浙江大学,计算机应用专业,博士毕业于北京理工大学,信息感知与对抗专业。长期从事电子战信号处理研究,构建了空军第一套电子战###装备体系,研制了###、###、###等3型总装重点型号装备,已推广至相关部队。获军队科技进步一等奖1项(2015年,第1)。二等奖3项(2014年,第1;2008年,第1;2005年,第2),发表论文60余篇,SCI检索1篇,EI检索12篇;出版专著2部;发明专利1项;《航空电子对抗系统》获国家精品课程(第二建设人)。国家“万人计划”科技创新领军人才、中组部2018年创新人才推进计划中青年科技创新领军人才、国防卓越青年,军队学科拔尖人才培养对象,空军级专家,院士帮带对象,空军高层次人才;被聘为军委科技委专家组成员,军委装备发展部频谱管理与电子对抗专业组、航空电子专业组专家成员,军委装备发展部武器装备试验鉴定与复杂环境建设专家组成员,海军装备部信息系统、空军装备部电子对抗专家组成员,国防卓越青年基金评委,国家自然科学基金项目评委,吉林大学、哈尔滨工程大学兼职教授。享受政府特殊津贴,军队一类岗位津贴;荣立二等功1次,三等功3次;目前主持武器装备探索研究项目1项,军委装发“十三五”预研项目2项,陆军、空军“十三五“预研项目3项、国家自然基金项目1项,装发重点项目4项。

报告题目:认知电子战的几个关键问题研究

        要:针对软件化雷达的波形捷变给电子战系统带来分选识别难,精准干扰难等问题,在分析国外认知电子战的基础上,提出一种认知电子战的研究体系框架,提出认知分选识别、认知干扰样式自动生成、在线效果评估等几个关键科学问题,并阐述了解决相关科学问题的理论方法和以及初步试验。为发展认知电子战技术提供理论支撑。

 

 

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张鹏  副教授

    西安电子科技大学副教授。2012年12月在西安电子科技大学电子工程学院雷达信号处理国家重点实验室获得信号与信息处理专业博士学位,现为西安电子科技大学电子工程学院雷达信号处理国家重点实验室副教授,主要研究方向为雷达图像处理与分析、雷达抗干扰。2015年获得陕西省优秀博士学位论文。近年来,主持了国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金项目、教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目以及装备预研基金项目等科研项目,在Pattern Recognition、IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing、Information Fusion、IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing、Pattern Recognition LettersIEEE Geoscience and Remote Sensing Letters等国际期刊发表学术论文多篇。

报告题目:随机场模型及其在SAR图像分割中的应用

        要:合成孔径雷达(SAR)图像分割是SAR图像解译技术的重要环节,其目的是依据灰度、纹理等特征将SAR图像分成若干个互不交叠的区域,从而提供SAR图像的整体结构信息,推动SAR在地表覆盖测绘、海洋研究、灾害监测以及战场侦察等遥感领域中的应用,是微波遥感技术领域中的重点研究课题。随机场模型在贝叶斯框架下,构建满足马尔可夫性的概率分布,可有效利用丰富的图像特征判定类别属性并捕获图像空域结构信息,非常适合处理SAR图像分割问题。但是,SAR相干成像机制及其遥感探测的工作性质使得随机场模型在处理SAR图像分割任务时面临以下问题:1)固有乘性相干斑噪声降低了SAR图像的辐射分辨率,造成边缘特征模糊、纹理统计特征变化等问题,致使分割模型判别能力低;2) 由于SAR成像场景复杂多变,图像空域结构复杂且呈现非平稳性,导致空域结构信息难以准确捕获。上述问题对分割模型的准确度和普适性提出了挑战。针对上述问题,报告结合贝叶斯信息融合理论、专家场理论以及多分辨率处理理论,分析研究了优化结构随机场模型及其在SAR图像多类分割中的应用,并探讨随机场模型与深度学习理论的融合,以在深度特征空间建立深度随机场网络,利用泛化性能好、判别能力强的深度特征提高地物类别判定的准确度和图像空域结构信息捕获的精确度。