http://www.cwang93.net/
研究方向包括计算机三维视觉,激光雷达数据处理,增强现实与虚拟现实,空间大数据分析,智慧城市。他在国内外期刊和杂志发表了200余篇论文,包括ISPRS-JPRS,IEEE TGRS IEEE TITS, PR, CVPR,IJCAI,AAAI等期刊和会议。他还是ISPRS的多传感器集成与融合工作组的主席,中国计算机学会 YOCSEF 厦门分论坛 (创始)主席,中国图像图形学会常务理事,加拿大卡尔加里大学的客座教授,IEEE GRSL副主编, ISPRS JRPS等期刊的客座编辑。作为组委会主席组织过CVRS2012,MMT-SS 2015,ChinaLiDAR2019 等多个学术会议和学术交流活动。曾经获得国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)Giuseppe Inghilleri Award(中国首位获奖者). 国际移动测量技术大会最佳创新奖,获得省部级科技进步一等奖等奖励5项。
国防科学技术大学电子系信息工程学士(1997),电子科学与技术学院信息与通信工程博士(2002)。毕业后留校任电子科学与技术学院讲师,副教授(2002-2011)。2011年加入厦门大学信息学院任教授(2011-今)。2018年入选IET会士,2020年获得国家级人才计划基金支持。 现任厦门大学南强重点岗位教授,福建省智慧城市感知与计算重点实验室主任。
http://3s.whu.edu.cn/ybs/index.htm
研究小组综合利用3D计算机视觉、深度学习、摄影测量与遥感等技术手段,实现基于多源异构大数据(如:点云、影像、矢量、模型、物联网数据)的城市空间智能,服务于高清地图、道路基础设施数字化及健康状况检测、5G信号仿真及优化选址、文化遗产保护、能源-环境-生态仿真与预测、森林资源调查、电力线安全诊断等领域。
研究方向包括:(1)点云智能处理与深度学习(2)地理空间智能与GIS应用 (3)激光扫描测量与无人机摄影测量。
遥感科学国家重点实验室
个人主页
张立强,北京师范大学教授,获2019年国家杰出青年科学基金项目资助。主要从事GIS时空分析、遥感图像/点云处理等方面的研究。与合作者一起,在人类健康与环境时空分析等方面取得了重要研究进展,研制了首款无创、远程、可靠和价格低廉新生儿黄疸筛查和时空分析App系统,建立了遥感大数据分割、分类、目标探测和三维重建一体的智能处理技术体系,获得了重要的实际应用。研究成果先后以第一作者/通讯作者发表在Nature Communications、Nature Sustainability(2019年11期的封面论文)、ISPRS J PHOTOGRAMM、IEEE TVCG/TMM/TGRS、ICCV等国际著名学术期刊和计算机视觉顶级国际会议上,被Nature、Science和PNAS等国际顶级学术期刊他引。先后荣获:日内瓦国际发明展金奖(2018,排名第一)、测绘科技进步奖一等奖(2016,排名第一)、美国摄影测量与遥感协会(ASPRS)最佳学术论文奖(2015)、“人工智能最高奖”吴文俊人工智能科学技术创新奖一等奖(2014,个人奖励,当年唯一一项)。
http://cfcs.pku.edu.cn/baoquan/
陈宝权,北京大学博雅特聘教授,前沿计算研究中心执行主任。
研究领域为计算机图形学、三维视觉与可视化,担任国家“973计划”“城市大数据计算理论与方法”项目首席科学家,主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划“科技冬奥”项目等。
在 ACM SIGGRAPH、IEEE VIS、ACM Transactions on Graphics (TOG)、IEEE Transactions on Visualization and Graphics (TVCG) 等国际会议和期刊发表论文200余篇。
现任中国图象图形学学会常务理事、CSIG三维视觉专委会主任;中国计算机学会(CCF)理事、计算机辅助设计与图形学专委会常务理事、大数据专委会常务委员;Computer & Graphics期刊编委指导委员会成员;《中国计算机通讯》专题栏目主编;《大数据》期刊编委; IEEE VIS Papers Committee member;中国可视化与可视分析大会(ChinaVIS)指导委员会成员。多次担任计算机图形与可视化领域几乎所有重要国际会议的PC成员:IEEE VIS 2005大会主席、2004 程序委员会主席;SIGGRAPH ASIA 指导委员会成员、2014大会主席;2017年共同发起计算机图形学与混合现实研讨会(GAMES)并任指导委员会成员;2021年发起中国三维视觉大会(China3DV)并任首届会议主席(2021)。曾任第七届教育部科技委信息学部委员;ACM TOG、 IEEE TVCG 编委;中国计算机学会(CCF)青工委主任;国家自然科学基金委(NSFC)信息领域专家评审组成员;中国自动化学会理事;北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。
获美国国家科学基金会杰出青年学者奖(NSF CAREER Award 2003)、IEEE可视化国际会议最佳论文奖(2005)、中国计算机图形学大会杰出奖(2014)。入选中科院百人计划(2008)、国家杰出青年科学基金资助(2010)、教育部长江学者特聘教授(2015)、国家万人计划领军人才(2017)。2017年当选中国计算机学会会士,2020年当选 IEEE Fellow,2021年入选IEEE Visualization Academy,当选中国图象图形学学会会士。
http://cret.cnu.edu.cn/szdw/js/79569.htm
研究小组主要研究方向为:遥感卫星设计与数据预处理、多传感器激光雷达集成与后处理、深度学习与计算机视觉
http://cret.cnu.edu.cn//szdw/js/63076.htm
团队主要研究方向:高光谱影像,点云硬件、软件开发。
空天院:http://www.aircas.cas.cn/sourcedb_air_cas/cn/expert/yjy/201904/t20190403_5268617.html
中国科学院大学:https://people.ucas.edu.cn/~0012678
http://vision.ia.ac.cn/zh/index_cn.html
机器视觉课题组隶属于模式识别国家重点实验室,位于中国科学院自动化研究所。课题组现有研究员5人、副研究员2人、助理研究员2人、研究生20余人。现任组长为吴毅红研究员和高伟副研究员,课题组的主要研究领域包括场景三维重建、视觉定位与姿态估计、机器人视觉导航、视觉伺服、目标检测与跟踪等。
课题组目前承担的课题包括国家自然科学基金重点、面上和重大研究计划项目,国家973、863等课题。同时课题组与国家文物局、国家遥感中心、国家天文台、芬兰Nokia研究院等开展广泛合作,推动计算机视觉研究成果的实际应用。
机器视觉也称计算机视觉,通俗地讲,就是使计算机具有“看”的功能。计算机视觉就是以图像为输入,以模式识别技术为手段,对图像 进行分析和理解的学科。本课题组不仅在计算机视觉理论方法上进行系统深入研究,在国际三大会议ICCV、ECCV、CVPR和权威刊物IJCV、IEEE T-PAMI、IEEE T-IP上发表系列文章,而且致力于计算机视觉技术的应用,包括数字城市、对地观测、人机交互、增强现实等。
https://yweirt.github.io/
https://engineering.purdue.edu/CE/Academics/Groups/Geomatics/DPRG
http://www.cs.hunter.cuny.edu/~ioannis/
https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=ENLTjooAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
https://graphics.usc.edu/cgit/index.php
计算机图形学、计算机视觉和沉浸式技术领域。
实验室的活动范围从基本算法和数学方法到系统和应用原型。
学生们从事由现实需求和问题驱动的跨学科研究。通过该实验室与多学科中心(如CiSoft(交互智能油田技术中心)和IMSC(集成媒体系统中心))的紧密联系,获得了独特的领域知识
https://ai4ce.github.io/
http://www.ece.lsu.edu/xinli/
https://geometry.stanford.edu/member/guibas/
https://geometry.stanford.edu/member/rqi/
Guibas教授是斯坦福大学计算机科学系几何计算小组的负责人、人工智能实验室代理主任和计算机图形实验室成员。
研究领域:物理建模、推理和渲染,涉及计算几何、几何建模、计算机图形学、计算机视觉、传感器网络、机器人和离散算法
https://cseweb.ucsd.edu/~haosu/
PointNet, PointNet++
https://wp.nyu.edu/urbanmodeling/our-work/projects/
http://caor-mines-paristech.fr/en/research/point-cloud-and-3d-modeling-pc3dm/
https://team.inria.fr/titane/
通过物理测量对复杂场景进行计算机几何建模。在几何建模和处理流程中,该目标对应于从物理表示转换为有效数字表示所需的步骤:分析、重建和近似。
相关的科学挑战包括:
i)由于测量过程中的不确定性和管道沿线不完善的算法,对充满缺陷的数据具有弹性;
ii)在类型和规模上对异构数据具有弹性;
iii)处理海量数据;
iv)恢复或保存复杂场景的结构。
http://www.ipb.uni-bonn.de/people/cyrill-stachniss/
https://cg.cs.uni-bonn.de/en/people/prof-dr-reinhard-klein/
https://www.ifp.uni-stuttgart.de/en/institute/
http://www.pf.bgu.tum.de/
https://www2.cs.sfu.ca/~furukawa/
https://yang7879.github.io/
https://www.ucl.ac.uk/civil-environmental-geomatic-engineering/people/dr-jan-boehm
Jan Boehm 研究重点是摄影测量、图像理解和机器人技术。凭借计算机科学的背景,他希望弥合摄影测量学和计算机视觉之间的鸿沟。后者为提高geomatic处理管道的生产率提供了关键组件。在过去的项目中,他已经成功地利用了地面激光扫描的生产力,通过直接地理参考将自动化引入地理参考,使用强度特征和自动建模策略进行自动注册。
https://research.utwente.nl/en/persons/george-vosselman
https://3d.bk.tudelft.nl/
https://www.adelaide.edu.au/aiml/our-research
https://people.eng.unimelb.edu.au/kkhoshelham/people.html
https://prs.igp.ethz.ch/
Computer Vision and Geometry Group(CVCG)
Interactive Geometry Lab(IGL)
Computer Graphics Laboratory(CGL)
https://sites.google.com/site/gimheelee/
http://www.vision.deis.unibo.it/
http://geotech.webs.uvigo.es/index.html
https://scholar.google.es/citations?hl=es&user=ukRzH4oAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
开发、测试和应用地理技术来解决环境、文化遗产、陆地和沿海基础设施和建筑等不同领域的问题。
目前,主要研究方向包括基础设施管理系统和基于竣工BIM改造的能效研究。
由于科学出版物的质量和外部机构资助的成功研发项目的数量,该组织最近被公认为加利西亚Galician参考小组。
本文参考自武汉大学董震博士整理的文章,并稍作修改。
武汉大学董震个人简介:http://jszy.whu.edu.cn/dongzhen/en/index.htm