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本帖最后由 EDADZE365 于 2020-11-26 17:02 编辑
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第二届图像处理与分析研讨会 暨第七届图像技术高峰论坛会议通知
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9 S I! h3 v( Z8 z- L8 [9 b2020年11月27日-11月29日* w! l0 n3 Q0 F1 f+ N& M
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西安
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|研讨会介绍| 4 j& t, d. X$ t0 ]" c" W
《第二届图像处理与分析研讨会暨第七届图像技术高峰论坛会议通知》会议由中国图象图形学会、中国体视学协会主办,中国图象图形学会视觉传感专委会、成像探测与感知专委会、应用与系统集成专委会、中国体视学学会图像分析分会、陕西省图象图形学会、中科院西安光机所承办,深圳市电巢科技有限公司协办。研讨会将围绕图像处理与分析的前沿基础研究、行业应用研究开展学术交流与研讨。
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) W9 e0 K0 m/ w* _# ~. @: F主办单位: 中国图象图形学学会 中国体视学学会
' J; Z! E* {, H5 J承办单位: 中国图象图形学学会视觉传感专委会 中国图象图形学学会成像探测与感知专委会 中国图象图形学学会图像应用与系统集成专委会 中国体视学学会图像分析分会 陕西省图象图形学学会 中国科学院西安光学精密机械研究所 8 j, K- k. D: r7 P- l* m
协办单位: 深圳市电巢科技有限公司
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5 r0 Z8 q$ e+ U( m 2020年11月29日: 学会/专委会内部会议,参观 + u. s5 }5 k* _- U& Q W# M
【分享主题及专家】# E- r$ E+ D2 H( b
8 S! N/ }4 ] \' j. q- g7 _* ^" p分享主题:卫星信息隐藏传输技术
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# Z; `3 M; }/ S9 v% y, A% `+ G1 t. T分享专家:周诠
7 T9 r( S* _" h" a: n, ^! d研究员博士 博导;省部级学术技术带头人( Z7 d5 g* g' X1 E4 R# `5 p
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中国空间技术研究院西安分院(又名西安空间无线电技术研究所)卫星数据传输领域专家,国家级重点实验室原常务副主任,中国航天科技集团有限公司卫星通信专业学术技术带头人、优秀专利发明人,中央企业优秀创新人才,陕西省图象图形学学会副理事长,陕西省创造学会副理事长,中国图象图形学学会理事、图象应用与系统集成专委会副主任,中国体视学学会理事、图象分析分会副主任,中国创造学会理事、创新创业创造专委会副主任。西安电子科技大学、电子科技大学、西安交通大学等高校企业博导硕导,中国电子学会高级会员,中国通信学会高级会员,中国图象图形学学会高级会员。1982-1992年在西安电子科技大学读本科和研究生,毕业获学士学位(1986)、硕士学位(1989)和博士学位(1992),专业:通信与信息系统。1992年至今在西安空间无线电技术研究所(中国空间技术研究院西安分院西安分院)从事航天器星上处理和数据传输研究工作,1992年任工程师,1994年任高级工程师、硕士生导师,1998年以来任研究员、博士生导师、集团公司和五院学术带头人。1999-2009任空间微波技术国家级重点实验室副主任、常务副主任,2009年以国家公派高级研究学者身份赴美国伊利诺伊大学香槟分校留学。主持完成了国家重点型号任务、国防预研和国家自然科学基金等30多个科研项目,作为第一完成者获省部级等奖20余项,在星上处理交换与信息安全传输等方面取得”国内外首创、国际先进“的科研成果。申请国家发明专利90余项,已授权国家发明专利70余项(第一发明人50余项),参加专著编写2部,发表论文150余篇,SCI、EI检索论文80余篇,培养博士硕士研究生数十名,多名获中国航天科技集团优秀毕业博士生奖、优秀毕业硕士生奖 3 q* E* k& L1 `9 ?( }4 L1 w M
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- y, J1 @5 M9 [( ^: o分享主题:真三维光场显示技术与应用9 o9 J! w r5 [) K5 Q0 y
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分享摘要:主要介绍未来显示技术的发展趋势、全光函数与真三维光场成像的未来的发展方向,从昆虫复眼仿生技术开始到集成成像的高效内容生成算法、显示系统构建、透镜阵列光学参数匹配及优化与显示系统评价,将仿生学、真三维立体成像技术和深度学习相结合实现精准目标分割与识别,以及在未来医疗健康等领域发展及应用。: {& c+ ~2 S) a9 a V
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分享专家:王世刚 % h3 a) \ w+ n- E0 [& e( \( \2 \
吉林大学通信工程学院教授,博士生导师,中国图象图形学学会理事,吉林省图像图形学会常务副会长,中国图象图形学学会图象应用与系统集成专委会副主任委员,多次担任国际国内学术会议组委会主席,承担主持多项国家级重点项目,发表学术论文100余篇,授权国际国内发明专利20项,获省部级科技成果一等奖3项,主要学术研究方向包括为真三维光场成像,数字视觉等。" r9 d' C9 u1 [/ R/ r" ^8 H# j
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: v: b' o& ^/ W" H% q1 Z1 x 分享主题:科OCT图象重建与分析8 A: H, S9 u* s7 E, a3 b8 [
7 ]- f" `# I' J" b 分享摘要:深度学习已在多种图像应用领域获得突破性进展,在医学影像领域的突出成果尤其令人振奋,表明医学人工智能已经进入了新时代。目前,深度学习在各个领域都开展了火热的研究,但现有深度学习方法仍有可以改进的方面,如需大量的数据与标签,难以训练与收敛,泛用性差等。本报告围绕分布式学习、弱监督学习、图像智能等新型深度学习方法,介绍如何突破已有深度学习方法的局限。并针对人工智能在医学影像分析上的应用,介绍深度学习方法如何与眼科OCT图像问题紧密结合,基于实际问题设计深度学习模型解决多种眼科OCT图像分析中存在的临床问题。
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分享专家:方乐缘
! r( e. H p0 m湖南大学电气与信息工程学院教授,博士生导师,自动化系主任,入选国家“优秀青年基金”、“湖湘英才计划”,IEEE Senior Member。获得国家自然科学二等奖(排名第二)、湖南省自然科学一等奖(排名第二)、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing最佳审稿人等奖项。担任SCI期刊IEEE Transactions on Image Processing、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、Neurocomputing编委。现主要从事深度学习、弱监督学习、遥感和医学图像处理与分析等方面的研究。研究成果在国际权威期刊和会议发表论文100余篇,其中SCI期刊发表论文80余篇(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Medical Imaging, IEEE Transactions on Image Processing等本领域顶级IEEE会刊论文40篇),国际权威会议论文30篇,Google scholar引用超过4800余次,ESI高被引(1%)15篇,ESI热点论文(0.1%)4篇。
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- Z$ y) r9 _& Y) h7 g) _& y( p! C分享主题:高光谱遥感图像分析及其相关的典型处理
% R, M$ _% d: ~( n分享摘要:高光谱影像同时包含着丰富的空间信息和光谱信息,可以为地物分类、目标检测识别提供更有利的判别特征。在实际应用中,受到光照、环境、大气和时间等因素的影响,实际获取的地物光谱特性和空间特性存在混叠、畸变、噪声干扰等问题,出现所谓“同物异谱”和“同谱异物”现象。本报告通过对同一场景中的不同地物类别的光谱特性进行定量化分析,给出不同目标在特定光谱范围内的光谱响应差异、相同目标在不同成像环境下的光谱扭曲、以及相邻目标的光谱混叠等条件下的统计特性,在此基础上分析光谱特性在典型处理,如分类、检测等中的影响并介绍相关解决方案。
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$ z& L! y6 `, N/ S 分享专家:李娇娇$ Z8 A6 L% D) _& E2 V
( r# Y5 ]7 j, m0 Z; i! _$ L2016年12月获工学博士学位,现为西安电子科技大学通信工程学院副教授,硕士生导师。近五年以第一和通信作者身份发表了30余篇国际期刊和会议论文,其中SCI检索19篇(中科院分区一区9篇、二区8篇)。2019年在中央军委指导、航天系统部主办的首届 “天智杯”人工智能挑战赛中,以第一完成人荣获赛道全国冠军。2020年在计算机视觉顶级会议CVPR Workshop NTIRE2020挑战赛中,以第一完成人荣获赛道世界冠军。2019年在第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛中作为指导老师荣获全国高教主赛道金奖。在遥感图像智能处理领域先后主持了国家自然科学青年基金、中国博士后特别资助、军委科技委预研类项目、总装预研项目以及科技创新 2030“新一代人工智能”重大项目课题二子任务等 12 项科研课题;参与中国首次火星探测任务“光谱数据压缩”、中央军委装备发展部航天“十三五”预研项目“基于 XX 实时压缩技术”等 8 项科研课题。自2019年起任职CSIG影像应用与系统集成专业委员会委员、担任遥感领域国际期刊Remote Sensing(中科院二区)特刊“Advances in Hyperspectral Data Exploitation”的客座编辑。
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分享主题:基于模型操作系统的无人系统视觉模型数字孪生开发环境
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分享专家:郝海生
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8 g# M; I# V+ [ 曾任职于中国空间技术研究院502所,主持研制星载实时操作系统SpaceOS,并成功应用于东方红四号平台、嫦娥以及北斗导航等国家重点型号项目。2010年创立了精航伟泰测控仪器(北京)有限公司,主要从事基于MBSE的数字孪生设计与仿真验证技术,已服务于国家多个重要型号工程。3 z- ?+ [0 s+ q
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/ p; @. F3 m* ~9 W5 Q: I分享主题:分类损失函数与视觉深度模型对抗鲁棒性; x, w6 e6 U1 r% ^9 o U
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/ Y9 H4 D, I" ~分享专家:陈健生$ C( K1 }; C7 F+ O
5 z& P/ }: k7 Y9 a1 z* B' y: H 博士,清华大学电子工程系副教授,博士生导师。于清华大学计算机科学与技术系获得学士、硕士学位,于香港中中文大学计算机科学与工程系获得博士学位。主要研究领域为计算机视觉与机器学习,在国际会议和期刊上发表论文80余篇,Google引用1300余次。任公安部生物特征识别标委会通信委员,参与起草行业标准两项、国家标准一项。曾获北京市科学技术一等奖, ACM-MM视频语义理解竞赛冠军,国际生物特征识别大会最佳学生论文奖。
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2 f, `0 H1 o3 j8 t【线下参会费用表】
9 \9 `0 ?/ F- q$ R; R: ~注1:会议早注册截止时间为11月15日23:59之前。由于此次会议注册无现场注册,晚注册截止时间为11月25日12:00,具体注册方式附后。 注2:会员包括中国图象图形学学会会员、中国体视学学会会员、陕西省图象图形学学会会员。 注3:本次会议住宿与交通费等所有费用由参会人自行承担。
0 E) ?( b6 h' J, j) Y会务组联系方式:
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" D$ G1 X+ O% J0 H3 T联系人:雷浩 + E; s7 x) s1 ^1 K N3 f h
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! | W3 a3 F9 j【线下参与注册】9 q p" b( c# E* ]' {1 |/ y
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注1:需要住宿的老师请同时提交酒店预订信息,以便组委会提前预订酒店房间。目前只能通过手机端打开网页链接预订酒店,电脑端页面正在升级,敬请谅解。 注2:为保障参会便利,请勿随意取消预订,房间预订需要支付定金,还请大家给予理解。
2 ~( ^1 F& h3 s @' P% B【往期研讨会】 - `( O+ N) l/ r3 x
第一届图像处理与分析研讨会在昆明举行& z8 m( }( J4 y2 o& G; [8 Y
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; I `0 j2 N6 z8 `9 @ 专题报告会上, 9位专家围绕当前图像处理与分析领域中的热点问题先后进行了学术报告。 b% Y/ D# e$ B3 q5 j, m- C& F
张艳宁教授作了题为《空间平台探测与成像处理技术研究》的报告; 王程教授作了题为《移动激光扫描与三维建模》的报告;李云松教授作了题为《深空探测中的高效图像压缩技术》的报告; 刘纪元研究员作了题为《发展中的水声成像技术》的报告; 闵卫东教授作了题为《深度学习与超算相结合解决AI问题面临的挑战--从智慧城市和视觉大 问题面临的挑战》的报告; 王爽教授作了题为《基于深度学习的高分辨遥感影像处理》的报告; 张天柱副研究员作了题为《目标跟踪算法研究进展》的报告; 吴金建副教授作了题为《需求导向的视觉信息度量及采集》的报告; 魏巍副教授作了题为《基于结构建模的高光谱图像清晰化处理研究》的报告。 # W S$ M. M h8 L
- K# y, I" w- F; @报告从各个角度展示了图像处理与分析领域的发展和应用,引起了与会者的极大兴趣及热烈讨论。 # W0 i0 Z k. p8 e6 o4 L
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图像应用军民融合产学研合作研讨会在杭州举行
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* o% F f* [* P1 ?$ e; k图像应用军民融合产学研合作研讨会邀请了数位长江学者、教授,相关领域知名企业技术专家共同研究和探讨先进图象图形技术最新成果及其在军用、民用方面的研究现状及应用、存在问题及发展策略。与会学者、教授以及相关领域知名企业技术专家前往浙江大华技术股份有限公司、聚光科技(杭州)股份有限公司、虹软中国(ArcSoft)参观,探讨相关技术成果以及其应用现状。 ( e8 j: \" }" @5 c5 }
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中国图象图形学学会 第四届图象技术国防应用高峰论坛在西安召开1 y1 {$ ^1 T, u$ L% J2 ?
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会议旨在研究和探讨先进图象图形技术最新成果及其在军事应用方面的研究现状、存在问题及发展策略,深入理解和把握军民融合发展的国家战略,从而充分发挥学会在科研学术交流、科研力量融合及科研层次提升中的推动作用。 , R/ l# w! s0 B; Z# f" `9 Q4 z& W
& b. [5 b- X' a2 ]) A* \ 中国图象图形学学会 第五届图像技术军民融合高峰论坛在吉林召开
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J9 G# W4 \6 L$ [会议旨在共同研究和探讨图像图形技术最新成果在航空航天、国防军事以及军民融合领域的研究现状、存在问题及发展策略,为从事图像图形相关领域的基础研究和应用推广的广大专家学者和工程技术人员提供了相互交流的平台。 5 g+ G: R! t; H6 Q, p9 l
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