由微波成像全国重点实验室、复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室、《雷达学报》共同主办的2024第四届雷达未来大会雷达与微波视觉学术会议暨第四期雷达学报大讲堂于5月13日在西安举办。来自西安电子科技大学、西北工业大学、哈尔滨工业大学、复旦大学、中国科学院空天信息创新研究院等国内相关领域多家单位约200位代表参加了本次学术会议。
会议开幕式由《雷达学报》编辑部贾守新主任主持,特邀报告由会议主席空天院仇晓兰研究员、复旦大学徐丰教授主持。
会议邀请了9位专家作特邀报告,包括:哈尔滨工业大学王勇教授、西安电子科技大学陈渤教授、西北工业大学王琦教授、西安电子科技大学白雪茹教授、西南交通大学李恒超教授、苏州空天信息研究院张柘研究员、周口师范学院王伟教授、复旦大学胡凤鸣副研究员和中国科学院空天信息创新研究院仇晓兰研究员。
王勇教授作特邀报告
《高分辨ISAR成像算法与应用进展》
王勇教授介绍了哈尔滨工业大学电子工程技术研究所在高分辨ISAR成像领域的部分工作成果和应用情况,包括空中目标的ISAR成像方法、海面目标的ISAR成像方法(岸基模式、舰载模式和机载模式)、以及未来拟开展工作的展望情况,并对相关工作成果进行了总结。
陈渤教授作特邀报告
《深度概率目标识别方法及应用》
《面向真实场景的人群计数研究及其应用》
王琦教授介绍了面向真实场景的人群计数研究及其应用。讲解了使用虚拟数据建立大规模有标注人群计数数据集及相关算法,建立大型人群计数数据库和算法测试平台,供科研人员快速公平地测评算法性能,从而促进人群计数领域的快速发展。
《空间目标逆合成孔径雷达成像与识别》
白雪茹教授介绍了课题组在空间目标高分辨成像与识别方面的研究进展。包括稀疏先验构建、迭代算法推导、深度网络展开、超网络设计等,并进一步针对空间目标存在未知图像形变、训练样本有限导致的识别性能受限等问题,介绍了局部-全局未知图像形变自适应调整网络及个体-整体特征提取与融合识别方法。
《基于尺度敏感MM-DETR的SAR图像舰船目标检测》
李恒超教授在报告中介绍了一种适应于SAR图像舰船检测的新式DETR方法,能够有效解决SAR图像数据中舰船实例不连续性和不完整性引起的虚警和定位偏移等问题,具体包括基于混合感受野的特征提取、可学习的相对位置编码嵌入、以及尺度敏感IoU分类损失设计等创新性工作。
《基于深度神经网络隐式约束的SAR微波视觉三维成像方法》
张柘研究员在报告中探讨了基于深度神经网络隐式约束的SAR微波视觉三维成像方法基本原理,并介绍了团队在多通道干涉相位滤波网络、ATASI-Net自适应阈值SAR三维成像网络和三维自聚焦网络等相关领域的研究进展。
《基于多层次SAR视觉语义的TomoSAR三维重建技术》
王伟教授在报告中着重探讨了利用SAR视觉语义提高TomoSAR三维重建技术性能的有效方法,具体包括:(1) 如何在SAR图像中有效地检测不同层次(包括底层、中层与高层)的视觉语义(如二次散射区域、建筑高度等);(2) 如何在TomoSAR三维重建所生成的初始空间点中有效地检测不同层次的视觉语义(如建筑立面与顶面);(3) 如何利用不同层次的视觉语义提高TomoSAR三维重建技术的精度、效率、可靠性与完整性。
胡凤鸣副研究员介绍了多基线SAR数据中存在的不同空间连续性特征,阐述了降低阵列SAR系统通道数的可行性。给出了在稀疏多基线SAR数据的三维成像中结合空间连续性的处理算法。以SARMV3D-1.0三维成像数据集为例,验证了利用三轨SAR数据进行三维重建的可行性。
合成孔径雷达(SAR)三维成像技术可以消除目标和地形在二维图像上产生的严重混叠,显著提升目标的发现、识别和三维建模能力。当前SAR三维成像技术体制系统复杂或数据获取周期长,如何降低系统复杂度和数据获取成本,实现SAR三维成像技术的推广应用是当前面临的主要问题。仇晓兰研究员在报告中结合团队研制的小型无人机载阵列干涉SAR(称为微波视觉三维SAR,MV3DSAR)的参数和特点,在《雷达学报》发布MV3DSAR获得的全极化阵列干涉SAR数据集。
报告相关数据集链接:
会议期间,报告专家和参会代表积极互动、广泛探讨、深入交流。
代表们在提问
讲堂花絮
报告专家风采
论坛签到
座无虚席
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审核:高山流水
指导:贾守新
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