韩军伟简介
 韩军伟 教授 西北工业大学 |
西北工业大学教授，IEEE Fellow，国家级领军人才，科睿唯安全球“高被引科学家”，爱思唯尔中国“高被引学者”。主要研究方向是人工智能、模式识别、类脑计算、遥感影像解译等。在领域顶级期刊/会议如：Proceedings of the IEEE，IEEE TPAMI，CVPR等发表学术论文150余篇，论文被引用2.3万次。3篇论文入选年度中国百篇最具影响国际学术论文。获2021年度IEEE GRSS Highest Impact Paper Award（IEEE地球科学与遥感学会最有影响力论文奖）、国际期刊IEEE TCSVT 2021最佳论文奖、国际会议IEEE BIBM 2018最佳论文奖，国际会议ACM Multimedia 2010，MICCAI 2011和ICME 2016最佳学生论文奖提名。培养多名博士生/博士后获得中国图象图形学学会优秀博士论文、陕西省优秀博士论文、博士后创新人才支持计划、国家级青年人才计划、高被引科学家、吴文俊人工智能优秀青年奖等。获陕西省科学技术一等奖（自然科学）、吴文俊人工智能技术发明一等奖等7项省部级科技奖。担任IEEE TPAMI、IEEE TMM、《中国科学：信息科学》等多个国内外期刊编委，任国际会议如：CVPR, ICPR等的领域主席。
报告题目：《AI赋能对地观测目标识别：挑战、对策及展望》 摘要：目标检测与识别是空天地海一体化观测系统的一项关键技术，广泛应用在侦察、监视、预警、搜救等军民领域。与自然图像相比，高分辨率遥感图像具有目标方向多变、目标类型及数量繁杂、特定领域样本稀缺、成像视角单一等特点，此外，不同平台、不同光照、天气条件、大气参数等都会对遥感图像获取产生影响。这些综合因素使得高分辨率遥感图像目标检测与识别，与自然图像理解相比，面临着更大的挑战和更多的难点问题。当AI与遥感技术深度融合，将会产生怎样的火花？本报告首先总结分析了对地观测系统中目标检测与识别任务面临的挑战，接下来重点汇报我们团队在旋转不变目标检测、有向目标检测、弱监督目标检测、小样本目标检测、以及目标型号识别等方向取得的研究进展和典型应用，最后展望了未来的研究工作。
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