News
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6 Nov 2023 updated by
会议
10月2日至6日，课题组一行三人参加了在法国巴黎召开的ICCV2023大会。在大会中，我们介绍了课题组在视频实例分割方向的最新成果。
并祝在欧洲读博的学生们一切顺利！
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6 Nov 2023 updated by
秋季调研
自古逢秋悲寂寥，我言秋日胜春朝，晴天一鹤排云上，便引诗情到碧霄！
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6 Nov 2023 updated by
毕业季
7月初，本年度的博士和硕士同学们顺利毕业，分别奔赴重点高校、事业单位、高科技公司，和继续读博深造，祝大家生活愉快，前程似锦！
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19 Oct 2023 updated by
发表论文
课题组论文“Long-Range Correlation Supervision for Land-Cover Classification from Remote Sensing Images”在IEEE TGRS期刊发表。在现代基于深度学习的语义分割方法中，长程依赖被用来补偿标准卷积的固有局部性。然而，在以前的研究中，用注意力机制或Transformer建模的长程依赖是无监督学习的，而不是基于客观事实的明确监督。在本文中，我们提出了一种用于遥感土地覆盖分类（语义分割）的监督型长程相关方法，称为监督长程相关网络（SLCNet），在SLCNet中，共享同一类别的像素被认为是高度相关的，而具有不同类别的像素则不相关，该类别一致性信息用来监督长程信息。例如，相距最远、风格迥异的建筑物特征也将被一致化。我们在三个公共遥感数据集（ISPRS Vaihingen、ISPRS Potsdam和DeepGlobe）上进行了实验，与计算机视觉、医学和遥感领域的先进分割方法相比，所提出的SLCNet方法在所有数据集上都取得了最先进的性能。祝贺余大文同学！
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12 Sept 2023 updated by
发表论文
课题组论文“Deep learning based multi-view stereo matching and 3D scene reconstruction from oblique aerial images”近期被国际Top期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing发表。这是我们团队近期的重要工作，代表三维智能重建领域的最新成果。在本文中，我们提出了一种3D场景重建框架Deep3D，Deep3D是国际首个基于深度学习的3D场景重建框架，用于从多视（倾斜）航空图像中获得3D Mesh模型。首先对输入传统航摄或倾斜图像执行空中三角测量和视图选择，然后使用提出的Ada-MVS深度学习模型推断每个图像的深度图，在过滤异常值之后，将所有深度图融合成密集的点云。最后，从密集的3D点生成带有纹理的Mesh网格作为最终产品。此外，由于目前缺乏倾斜航空图像数据集，我们构建了一个大规模的合成多视图倾斜航空图像集（WHU-OMVS数据集），用于3D场景重建任务的基于深度学习的模型训练和方法评估。与流行的商业软件（Smart3D、PhotoScan等）和开源解决方案（Colmap等）的全面比较，表明所提出的Deep3D框架在重建质量方面优于所有其他解决方案。代码和数据集即将开源。祝贺刘瑾等同学！！
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12 Sept 2023 updated by
发表论文
课题组论文“From image transfer to object transfer: cross-domain instance segmentation based on center point feature alignment” 近期被国际Top期刊IEEE TGRS发表。当预训练的实例分割深度学习模型应用于跨域遥感图像时，模型性能往往会显著下降。当前主流的基于图像/特征的域自适应方法并不是专门针对跨域实例分割问题设计的。为了解决跨域实例分割问题，我们提出了一种基于对象级对齐的跨域实例分割方法。我们并非对齐两个数据集中的整个图像，而是针对性对齐每个对象实例的特征，特别是中心点特征。我们的方法主要包括改进的基于轮廓的实例分割模型，基于傅立叶域自适应（FDA）的对象粘贴增强技术，以及一种动态伪标签生成的自训练策略。实验表明，与当前的最佳方法相比，本文方法在遥感跨域数据集上实现了9.5 IoU的显著提升，在近景跨域数据集上实现了6.5mAP的显著提升。祝贺王进等同学！
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12 Sept 2023 updated by
竞赛获奖
不出所料，课题组视频语义分割成果获得了ICCV 2023的YouTube视频实例分割挑战赛冠军，且遥遥领先第二名。至此，我们同一项成果获得CVPR/ICCV双赛事冠军，为武汉大学首次。最新解决方案详见预印版论文：1st Place Solution for the 5th LSVOS Challenge: Video Instance Segmentation。祝贺张韬同学！
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12 Sept 2023 updated by
论文获奖
在2023年中国遥感大会上，季顺平教授获得“优秀论文作者”、和“遥感新势力”称号。
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19 July 2023 updated by
发表论文
课题组论文DVIS: Decoupled Video Instance Segmentation Framework被计算机视觉顶级会议ICCV 接收！Meet you in Paris! BTW，该工作的扩展版在ICCV2023的YouTube视频实例分割挑战赛中遥遥领先第二名，有望获CVPR/ICCV双料冠军！
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6 July 2023 updated by
竞赛获奖
课题组成果在计算机视觉顶级赛事CVPR2023挑战赛“视频语义全景分割（Wild Challenge VPS Track）”赛道获得冠军。
CVPR是计算机视觉与模式识别领域顶级盛会，随会议一同发布的CVPR系列挑战赛吸引了全球众多顶尖团队参与。团队通过分析当前现有方法存在的问题，即实例分割与目标追踪（对齐）相互纠缠导致性能不佳的缺点，基于Transformer框架提出了DVIS（Decoupled Video Instance Segmentation）方法，设计了实例分割（Segmenter）、目标追踪（Tacker）和全局精化（Refiner）三个相对独立的流程。通过这种解耦的思想，获得了性能的巨大提升。
DVIS不仅仅获得CVPR的VPS挑战赛冠军，还在多个视频实例分割数据集榜单上占据榜首。特别地，在当前最权威且最具挑战性的OVIS（Occluded video instance segmentation）数据集上，牢牢占据第一名的位置超过半年，这在AI技术发展日新月异、视觉大模型层出不穷的今天，实属不易。
目前，论文已经在Arxiv预印版放出（DVIS: Decoupled Video Instance Segmentation Framework），代码也已经在Github开源。祝贺张韬同学！
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29 May 2023 updated by
奖励奖金
2023年度从1000余位学生中评选出的“十大遥感新星”中，课题组余大文同学荣获“科研之星”，罗恒星荣获“奉献之星”，祝贺两位同学！
在第三届“天智杯”人工智能挑战赛中，课题组高建、刘瑾等同学获得“三维重建”科目冠军、周义康等同学获得“道路提取”科目季军；并获得超过百万元科研奖励。祝贺各位同学！
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16 May 2023 updated by
发表论文
课题组论文“A Diverse Large-Scale Building Dataset and a Novel Plug-and-Play Domain Generalization Method for Building Extraction”被IEEE JSTARS期刊发表。本文建立了一个新的建筑数据集，并提出了一种新的域泛化方法，以促进高分辨率遥感影像建筑物提取研究。我们构建了一个多样化、大规模、高质量的建筑数据集，名为WHU-Mix建筑数据集。训练集包含从世界各地收集的43727张影像，测试集包含来自五大洲其他五个城市的8402张影像以模拟真实世界。本文提出了批处理风格混合（BSM）的域泛化方法，该方法可以作为一个高效的即插即用模块嵌入到建筑提取模型前端，为模型训练提供更广泛的数据分布。实验证实，与现有数据集相比，WHU-Mix将建筑提取模型的性能提高了6-36%mIoU；所提出的BSM模块超出基线模型13% mIoU和当前域泛化方法4-15% mIoU。祝贺罗牧莹同学。
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16 May 2023 updated by
发表论文
课题组论文“An evaluation of conventional and deep learning based image matching methods on diverse datasets”被期刊Photogrammetry Record发表。本文在近景室内、室外数据集、无人机数据集、卫星影像数据集，全面评估了传统匹配方法和深度学习方法的性能，特别是对特征点提取、特征描述、相似性度量三个步骤不同方法的54种组合进行了性能评估。实验结果表明，第一，不同组合/方法的性能在各个数据集之间差异较大，很难确定最佳组合和最优方法。第二，综合所有数据集上的性能，得到的两个最优组合是： SIFT+ContextDesc+NNDR和原始SIFT方法。第三，对于特征提取，基于深度学习的亚像素SuperPoint提取器仅次于SIFT；对于特征描述， ContextDesc描述符与SIFT描述符同样有效；对于相似性度量，基于学习的SuperGlue并不如NNDR稳定。祝贺曾畅同学。
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16 May 2023 updated by
发表论文
课题组论文“ParallelTracker: A Transformer Based Object Tracker for UAV Videos”在期刊Remote Sensing发表。本文设计了一种基于Transformer的无人机视频目标追踪算法，该算法能够以较快的速度收敛，且在UAV视频中的性能超过了经典的OSTrack 和STARK等视频追踪方法。祝贺尉浩然同学。
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5 February 2023 updated by
奖励奖金
祝贺余大文同学获得 “华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛一等奖；该奖项难度极大，武汉大学仅3项一等奖，但已居高校并列首位。
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5 February 2023 updated by
发表论文
课题组论文“A General Deep Learning Based Framework for 3D Reconstruction from Multi-View Stereo Satellite Images”被Top期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing发表。我们提出了一个基于深度学习的通用框架Sat MVSF，用于从多视光学卫星图像重建三维（3D）地表。该框架包括预处理、多视立体匹配网络（Sat MVSNet）和后处理。我们将所提出的框架与流行的商业软件和开源方法进行了全面比较。在ZY-3三线阵相机WHU-TLC数据集上，所提出的框架在重建精度方面优于所有其他解决方案，在效率方面也优于大多数方法。在具有挑战性的MVS3D数据集（不同时期捕捉的WorldView-3图像）上，所提出的框架也超过了现有的方法，显示了强大的泛化能力。祝贺高建和刘瑾同学！
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5 February 2023 updated by
发表论文
课题组论文“BuildMapper: A Fully Learnable Framework for Vectorized Building Contour Extraction”被Top期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing发表。由于方法论的困难、建筑结构的多样性和成像条件的不完善，像人类一样描绘建筑物的规则矢量轮廓仍然非常具有挑战性。我们提出了第一个端到端可学习的建筑轮廓提取框架BuildMapper，它可以像人类一样直接有效地绘制建筑多边形。BuildMapper由两个主要组件组成：1）生成初始建筑轮廓的初始化模块；以及2）轮廓演化模块，执行轮廓点的调整和精简。我们还构建了一个大规模建筑数据集WHU Mix（vector）以有利于基于轮廓（contour-based）的建筑提取方法的研究。大量实验验证了BuildMapper能够实现最先进的性能。在BuildMapper绘制的建筑多边形中，60.0/50.8%（WHU Mix（vector）测试集Ⅰ/Ⅱ）、84.2%（WHU）、68.3%（CrowdAI）分别达到人工绘制水平。祝贺魏世清和张韬同学！
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4 December 2022 updated by
奖励奖金
祝贺课题组余大文、闫晶晶同学获得研究生国家奖学金；魏世清同学获得武汉大学学术创新奖二等奖；余大文同学获得学业奖学金一等奖，闫晶晶同学获得学业奖学金二等奖。
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4 December 2022 updated by
科研获奖
课题组季顺平、余大文、魏世清、刘瑾等获中国测绘学会2022年“测绘科学技术奖”二等奖。
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4 December 2022 updated by
科学家榜单
季顺平教授入选斯坦福大学2022年度“全球前2%顶尖科学家榜单”。
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4 December 2022 updated by
课题申报
季顺平教授承担国家基础加强计划173重点项目“天基米级高光谱*研究”课题负责人。
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4 December 2022 updated by
贵州调研
2022年7月，季顺平教授带队和研一和大四的小伙伴们赴美丽多彩的贵州调研。
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4 December 2022 updated by
学术沙龙
2022年6月，来自武汉大学、华中科技大学、华中农业大学等高校的物理、哲学、遥感、文学、医学专业的学者受邀参加在农大举办的狮山艺术节沙龙“有没有平行宇宙？”。季顺平教授作了专题汇报，从物理和测绘角度回顾了平行宇宙的历史和背景，介绍了当前主流的几类平行宇宙，以及存在的问题。物理专业的学者也作了类似的硬核报告。而来自影视、哲学、特别是科幻学会的报告则天马行空……
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19 July 2022 updated by
发表论文
课题组论文“Cross-spatiotemporal land-cover classification from VHR remote sensing images with deep learning based domain adaptation”被Top期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing发表。当前数据驱动的深度学习模型严重依赖训练数据（即源数据）和目标数据（即未标记数据）分布之间的高度相似性。然而，在实践中，这一条件很少得到满足。域自适应旨在缩小样本源数据和不含标签的目标数据之间的域差异，以充分利用历史训练数据，并摆脱连续的手工劳动。我们提出了一种新的用于跨时空分类的域自适应方法。它包括一个图像级自适应阶段，该阶段将源数据和目标数据的外观对齐，并生成目标风格化的源图像，以及一个特征级自适应阶段，该阶段进一步缩小深度特征空间中的域偏移。在本研究中，我们还对用于VHR LULC分类的传统和基于深度学习的图像级和特征级域自适应方法进行了全面的性能评估。才有来自世界各地的五个大规模数据集中的跨时空场景实验，证实本文提出方法的最高性能和最佳鲁棒性，预示了跨域VHR土地覆盖分类的新基线方法。祝贺罗牧莹同学！
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15 June 2022 updated by
研究生毕业
弃我去者，昨日之日不可留。乱我心者，今日之日多烦忧。今朝长风送秋雁，来日相会芦花洲。祝2022毕业的研究生们一路顺风~~
并特别祝贺戴佩玉同学顺利完成学业、通过博士答辩！
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15 June 2022 updated by
发表论文
课题组论文“Earthquake Crack Detection from Aerial Images Using a Deformable Convolutional Neural Network”被Top期刊IEEE TGRS接受。该文设计了从航空遥感影像提取地震引起的地表破裂的完整流程。包括遥感影像数据预处理，提出一种新颖的深度学习线状地表裂缝分割方法，实例级后处理等等。论文也同时指出这是第一个将深度学习用于地震引起的自然地表同震破裂的研究工作。祝贺余大文同学！
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15 June 2022 updated by
成果应用
依托武汉大学和天津市测绘研究院公司联合建立的“时空信息技术实验室”，季顺平教授“AI+遥感”方向的科研成果在天津市农村人居环境整治中实现技术落地和推广应用。针对中共中央办公厅、国务院办公厅于2021年12月印发的《农村人居环境整治提升五年行动方案（2021-2025年）》，实验室实现了基于高分辨率影像的固体废弃物自动化识别，结合天津市农村人居环境整治平台，高效率、高精度地助力人居环境整治数字化建设工作。时空信息技术实验室成立于2020年10月，成功入选天津市企业重点实验室，季顺平教授担任实验室副主任。
详见：https://mp.weixin.qq.com/s/cpBJpZw40QHt28rMedd8-w
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23 May 2022 updated by
科研事迹
课题组负责人季顺平教授的科研和事迹被武汉大学“珞珈人物”栏目报导：“贵州省科技进步一等奖获得者季顺平：智能遥感技术助力乡村振兴和地灾防范”。报导了在“智能遥感技术助力乡村建设和农业精细化管理、信息化识别与监测平台精准防范地质滑坡灾害、科技创新中融入立德树人和科普推广”等方面所做的一系列工作。
详见：http://news.whu.edu.cn/info/1005/67156.htm
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16 March 2022 updated by
发表论文
课题组论文“E2EC: An End-to-End Contour-based Method for High-Quality High-Speed Instance Segmentation”被计算机视觉顶会IEEE CVPR 2022接受（https://arxiv.org/abs/2203.04074）。该文针对当前contour-based的实例分割中的数个问题提出了解决方案，包括将经验初始化轮廓改进为可学习的初始化外轮廓预测。方法在多个数据集（KITTI INStance (KINS) dataset, the Semantic Boundaries Dataset (SBD), the Cityscapes and the COCO dataset）上取得了最优的性能。祝贺张韬和魏世清同学！微信公众号详见：https://mp.weixin.qq.com/s/h1GbsfKlgiqsFKfb05klAw
课题组论文“A Combination of Convolutional and Graph Neural Networks for Regularized Road Surface Extraction”被期刊IEEE TGRS接受。该文利用易获取的道路中心线和图卷积神经元网络，实现道路路面的规则化提取，部分达到人工水平。同时能够修正偏离的中心线。 祝贺闫晶晶同学！
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16 March 2022 updated by
专利授权
今年一月开始，课题组四项国家发明专利被正式授权。包括“一种基于目标中心点估计的两阶段遥感目标检测方法”、“一种基于三维空间-通道注意力机制的遥感影像滑坡自动探测方法”、“一种基于卷积神经网络弱监督学习的遥感影像道路分割方法”、“一种同时提取遥感影像道路路面和中心线的深度学习方法”。
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5 January 2022 updated by
新年聚会
从2018年秋成立GPCV团队，我们走过三年又半。在第四个元旦聚会，我们目标明确，励志笃行，为科学和事业而战。
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4 January 2022 updated by
科技进步奖
季顺平教授牵头的“基于遥感影像的滑坡隐患和受威胁房屋智能识别技术”项目成果获2021年度贵州省科学技术进步奖一等奖。获奖团队由武汉大学、贵州省第三测绘院、中国科学院空天信息创新研究院、贵州省地质环境监测院、贵州图智信息技术有限公司共9人组成。贵州省2021年共评定一等奖（含科技进步奖，自然科学奖，发明奖）12项，二等奖28项，三等奖79项。
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2 December 2021 updated by
奖励奖金
祝贺余大文同学获得2021年博士研究生国家奖学金,王之卓奖学金；
祝贺王定盼同学获得2021年硕士研究生国家奖学金；
祝贺魏世清同学，余大文同学，王定盼同学获得2021年研究生学业奖学金一等奖；
祝贺耿笑笑同学，罗冲同学，阎晶晶同学，高建同学获得2021年研究生学业奖学金二等奖。
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11 November 2021 updated by
最近发表的论文
课题组论文“A New Spatial-Oriented Object Detection Framework for Remote Sensing Images”被期刊IEEE TGRS接受。与以往基于深度学习的遥感目标检测研究仅关注于目标的尺度和方向属性不同，我们首次针对遥感影像中目标的空间分布属性，设计和提出了基于目标的边界框生成策略。通过综合考虑遥感影像中目标的空间分布、尺度、方向、形状属性，构建了一个能够有效适应遥感目标特点的两阶段检测网络。祝贺余大文同学！
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11 November 2021 updated by
最近发表的论文
课题组论文“A concentric loop convolutional neural network for manual delineation level building boundary segmentation from remote sensing images”被期刊IEEE TGRS接受。本文提出了一种直接从遥感图像中自动提取建筑物矢量边缘的同心环卷积神经网络方法，该方法对于改变建筑物标注主要依赖人工的现状具有重要意义。同时，该方法在自然影像目标边缘提取上也表现优异。祝贺魏世清、张韬同学！
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23 October 2021 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Panoramic Visual-Inertial SLAM Tightly Coupled with a Wheel Encoder”被Top期刊“ISPRS Journal of of Photogrammetry and Remote Sensing”接受。这篇文章为促进相关领域发展做出如下贡献：（1）首个为移动测量系统和无人驾驶汽车设计的全景视觉/惯导（IMU）/轮速计（wheel encoder）紧耦合SLAM系统PIW-SLAM。三类数据在图优化联合平差框架下，实现载体和相机定位。（2）一个为轮速计预积分设计的双轮差速模型。（3）通过引入廉价的轮速计，解决VIO初始化中的常见的退化问题。（4）与现有方法相比，唯一一个在各种不利环境下都表现高度稳定的SLAM系统（见视频）。祝贺姜帆、陈佳港同学！
我们录制了一个视频：点击这里查看。
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23 October 2021 updated by
国家自然科学基金
课题组成功申请国家自然科学基金面上项目“基于深度学习和多视遥感影像的建筑物精确识别与三维建模”（42171430）。课题组在2D 建筑物提取、立体像对三维重建、建筑物3D建模中具有较好的研究基础。
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23 October 2021 updated by
获奖
张永军教授，季顺平教授，张祖勋教授等联合申报的项目“多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用”获2021年测绘科技进步奖特等奖。
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16 September 2021 updated by
最近发表的论文
课题组论文“A Learnable Joint Spatial and Spectral Transformation for High Resolution Remote Sensing Image Retrieval”被期刊IEEE JSTARS接受。本文有别于纯Data Augmentation + CNN架构的深度学习检索方法，尝试将带有可learnable参数的物理模型（几何变换模型和色彩变换模型）嵌入深度学习模型，让模型自动去发现最优视角和光照的图像，从而达到提高检索精度的目的。祝贺王雅梦同学，祝她在博士阶段更进一步！
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16 September 2021 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Roof plane segmentation from LiDAR point cloud data using region expansion based L0 gradient minimization and graph cut” 被期刊IEEE JSTARS接受。本文改进了传统的L0梯度最小化方法，将其应用于点云的建筑物屋顶平面提取，效果明显优于其他方法。祝贺王瑄同学，祝他在博士阶段更进一步！
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5 August 2021 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Rational Polynomial Camera Model Warping for Deep Learning Based Satellite Multi-View Stereo Matching”被计算机视觉顶级会议ICCV 2021接受。该文在国际上首次提出一种PRC参数的严格warping方法，保证了当前SOTA的深度学习立体匹配方法可以被直接应用到基于立体/多视卫星影像的匹配中，具有很好的理论意义和应用价值。（In this work, we propose, for the first time, a rigorous RPC warping model. The rational polynomial coefficients are recorded as a tensor, and the RPC warping is formulated as a series of tensor transformations. Based on the RPC warping, we propose the deep learning based satellite MVS (SatMVS) framework for large-scale and wide depth range Earth surface reconstruction.）祝贺高建同学和刘瑾同学！
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4 June 2021 updated by
论文获奖
论文《摄影测量与深度学习》获“2019年中国精品科技期刊顶尖学术论文（F5000）”。
论文《遥感影像建筑物提取的卷积神经元网络与开源数据集方法》获“2021年度‘易智瑞’杯《测绘学报》优秀论文”。
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2 June 2021 updated by
奖励奖金
祝贺余大文同学获得2020年博士研究生国家奖学金，光华奖学金；
祝贺王雅梦同学获得2020年硕士研究生国家奖学金，“优秀学业奖学金”一等奖；
祝贺魏瑶同学获得2020年“武汉大学优秀研究生”称号；
祝贺魏世清同学获得武汉大学2020年研究生“优秀学业奖学金”一等奖；
祝贺魏世清同学获得武汉大学2019届“优秀毕业研究生”称号；
祝贺刘瑾同学获得武汉大学2020年研究生“优秀学业奖学金”一等奖。
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2 June 2021 updated by
会议动向
5月10日，季顺平教授在武汉大学测绘遥感国家重点室参与“三点一刻”讨论会并作“基于深度学习的航空多视影像密集匹配与建筑物三维建模”报告。
5月27日，季顺平教授赴南昌参与第十二届“中国卫星导航学术年会（北斗年会）”并作“智能时代的定位导航与天空地遥感”会议报告。
6月1~3日，陈佳港、曾畅同学赴西安参加IEEE ICRA 2021国际会议。
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2 June 2021 updated by
壮丽河山
课题组5月杭州调研
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20 February 2021 updated by
最近发表的论文
(1) 课题组论文“Scribble-based Weakly Supervised Deep Learning for Road Surface Extraction from Remote Sensing Images”被期刊IEEE TGRS接受。In this paper, we propose a scribble-based weakly supervised road surface extraction method named ScRoadExtractor, which learns from easily accessible scribbles such as centerlines instead of densely annotated road surface ground-truths. 祝贺魏瑶同学！
(2) 课题组论文“Graph Convolutional Networks for the Automated Production of Building Vector Maps from Aerial Images”被期刊IEEE TGRS接受。In this study, we aim to find a way to replace human delineation with automated algorithms. For this purpose, we designed a novel pipeline for the automated production of building vector maps from aerial images, which consists of a bounding-box generation module, a graph convolutional network (GCN)-based polygon prediction module, and an empirical polygon regularization module. 祝贺魏世清同学！
(3) 课题组论文“Multi‐Scale Attentive Aggregation for LiDAR Point Cloud Segmentation”被期刊Remote Sensing接受。In this paper, we propose a Multi‐Scale Attentive Aggregation Network (MSAAN) to achieve the global consistency of point cloud feature representation and super segmentation performance. 祝贺耿笑笑等同学！
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28 January 2021 updated by
圣诞聚会
The third Christmas of GPCV! We enjoyed food, music, a movie, lottery draw, and, of cause, the year-end bonuses! New goals of 2021 were set, let's move on!
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21 December 2020 updated by
竞赛获奖
祝贺王定盼，胡明阳，赵琳盈等同学获得第二届天智杯人工智能挑战赛“地物要素变化检测与分类”科目亚军（变化检测分项冠军）。
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21 December 2020 updated by
竞赛获奖
祝贺知卓班邹孟杰同学（中间）获得第四届高分无人飞行器智能感知技术竞赛三等奖！
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21 December 2020 updated by
奖学金
祝贺余大文同学获得2019年“宏图创展”研究生奖学金2万元！，整个武汉大学的仅有1个研究生一等奖名额。
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8 December 2020 updated by
最近发表的论文
我们在Top期刊“ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing”发表了论文“Automatic 3D building reconstruction from multi-view aerial images with deep learning”。这篇文章首次将深度学习技术应用于从多视航空影像中完整重建建筑物三维模型，取得了很好的效果。能够自动重建的建筑物（达到人类绘制水平）比其他方法至少高出50%，是该领域一个较大的进展，被审稿人评价为：Clearly set new standards for the task of automatic 3D LOD1 building model extraction。祝贺余大文等同学！
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8 December 2020 updated by
壮丽河山
课题组福建调研。
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27 Oct 2020 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Gated Convolutional Networks for Cloud Removal From Bi-Temporal Remote Sensing Images”在期刊remote sensing发表。该文展示了门限卷积在云修复中的作用。通过门限卷积，深度学习算法可以合理地区分云区和非云区，与传统卷积（无法区分云区无效像素和干净像素）相比，具有明显的优势。
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9 Sept 2020 updated by
技术报告
8.25日，季顺平教授受“天津测绘院”以及“天津市卫星工程中心”邀请，在天津测绘院作了“测绘遥感学科的人工智能方法”的特邀报告。与参会者分享了课题组在人工智能在摄影测量和遥感图像处理中的一些工作。
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9 Sept 2020 updated by
最近发表的论文
课题组论文Generative adversarial network-based full-space domain adaptation for land cover classification from multiple source remote sensing images被期刊IEEE TGRS接收。本文首次提出一种全域（包含图像域、特征域、输出域）迁移的GAN方法。在多源图像分类中极大提升了现有GAN方法的性能。
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9 Sept 2020 updated by
高引论文
课题组论文3D Convolutional Neural Networks for Crop Classification with Multi-Temporal Remote Sensing Images被ESI评为高被引论文。
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15 Jul 2020 updated by
招生广告
2021级招生开始了！
我们计划招生硕士研究生3~5名，博士后2~4名。
硕士生的基本要求是：一、喜欢科研，二、敬业精神、三、独立的动手能力。方向不限。
博士后招生要求详情点击这里到招生栏目。
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23 May 2020 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Simultaneous Cloud Detection and Removal From Bitemporal Remote Sensing Images Using Cascade Convolutional Neural Networks”被Top期刊IEEE TGRS发表。该文研究了利用卷积神经元网络实现一体化的遥感影像云检测和云修复，首次将云检测和云修复两类任务统一到一个完整的框架下，效果明显优于State-of-the-arts。祝贺戴佩玉同学！
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8 May 2020 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Simultaneous Road Surface and Centerline Extraction From Large-Scale Remote Sensing Images Using CNN-Based Segmentation and Tracing”被Top期刊IEEE TGRS发表。该文研究了如何从遥感影像中同时提取道路的分割路面和拓扑网。相对于以前的仅做分割的深度学校方法，连通性提升了40%。方法的稳定性也在全球40个城市数据集中得到验证。祝贺魏瑶和张凯同学！
课题组论文“Evaluating generative adversarial networks based image-level domain transfer on multi-source remote sensing image segmentation and object detection”被期刊International Journal of Remote Sensing发表。该文首次较全面评价了基于GAN的图像级域自适应方法在遥感图像分割和目标检测中的应用，并指出了该方法的不足。祝贺罗牧莹和李雪同学！
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8 March 2020 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Landslide detection from an open satellite imagery and digital elevation model dataset using attention boosted convolutional neural networks”被地灾领域Top期刊Landslides发表。该文研究了从卫星影像中自动识别和检测地质滑坡的深度学习方法。通过滑坡重灾区贵州省毕节市的实验，验证了本文方法的可行性。同时该市的地址滑坡数据集已经在课题组数据仓库开源。祝贺余大文同学！
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8 March 2020 updated by
最近发表的论文
课题组论文“A Novel Recurrent Encoder-Decoder Structure for Large-Scale Multi-view Stereo Reconstruction from An Open Aerial Dataset” (https://arxiv.org/abs/2003.00637)被计算机视觉领域Top会议CVPR接受。该文提出了一种基于循环编码-解码结构，实现了多视影像的高精度快速匹配和三维重建，其精度超过最先进的深度学习方法和基于传统方法的商业软件。同时多视/双目密集匹配数据集在课题组数据仓库开源。祝贺刘瑾同学！
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26 December 2019 updated by
圣诞聚会
2019年12月，课题组圣诞聚会热烈举行 ！我们回顾了过去一年取得的成绩，反省了存在的问题，并对未来做了详细的规划！
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21 December 2019 updated by
竞赛获奖
祝贺余大文同学和王雅梦同学获得“‘华为杯’第十六届中国研究生数学建模竞赛”一等奖！
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21 December 2019 updated by
竞赛获奖
祝贺刘瑾、余大文、马超、王瑄、高建同学获得全国第一届“天智杯”人工智能挑战赛科目一冠军，并获得50万元科研项目奖励；同时获得科目三亚军，获得30万元科研项目奖励。
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26 November 2019 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Panoramic SLAM from a Multiple Fisheye Camera Rig”被摄影测量与遥感领域Top期刊“ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing”接收。该文发展一种针对全景相机和多相机组合的SLAM方法，可应用于测绘中的移动测图系统，以及全景头盔等装置。填补了国际相关研究空白。
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26 November 2019 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Densely-Connected Convolutional Neural Network for RGB-NIR image matching”被期刊remote sensing接收。该文研究了一种基于CNN的近红外与可见光影像的匹配方法，精度远超传统方法，且超过最新的深度学习方法。
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18 November 2019 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Attention boosted bilinear pooling for remote sensing image retrieval”被期刊International Journal of Remote Sensing接收。该文提出一种注意力机制增强的双线性pooling方法，用于遥感影像检索。在各个公开的large-scale开源遥感影像检索数据集中，表现均优于full connected layer, BoW等pooling或encoding方法。
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18 November 2019 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Towards automatic building polygon delineation from aerial images using CNN and regularization”被IEEE TRGS接收。该文研究如何从遥感影像中自动提取具有人类绘制水平的规则化建筑物多边形。该文被审稿人誉为：Astonishing work, is really interesting for the opportunity to automatically detect buildings, reducing dramatically manual works and contribute to urban dynamic monitoring.
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18 December 2019 updated by
壮丽河山
课题组海南调研：沿海兴趣目标的提取和变化检测。
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21 October 2019 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Learning discriminative spatiotemporal features for precise crop classification from multi-temporal satellite images”被期刊International Journal of Remote Sensing接收。
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21 October 2019 updated by
高引论文
课题组论文2019年5月在International Journal of Remote Sensing 正式发表的论文“A scale robust convolutional neural network for automatic building extraction from aerial and satellite imagery”被入选ESI高引论文。
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20 August 2019 updated by
参加国际会议
6月28日至7月3日，课题组一行四人赴日本横滨参加IGRASS会议。共有来自64个国家的科研工作者参加，令和天皇、文部省省长和科学院院长分别为会议开幕致辞。课题组成员和领域相关的学者做了交流，特别是关于智能方法在遥感图像处理中的应用。
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13 July 2019 updated by
最近发表的论文
祝贺课题组发表于IEEE TRGS的论文Fully Convolutional Networks for Multisource Building Extraction From an Open Aerial and Satellite Imagery Data Set 被Web of Science选为2019年ESI高引论文！（注：根据对应领域和出版年中的高引用阈值，到 三月/四月 2019 为止，本高引论文受到引用的次数已将其归入其学术领域中最优秀的 1% 之列。）
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13 July 2019 updated by
科研成果
祝贺刘瑾同学获得“湖北省大学优秀科研成果奖”二等奖！获奖题目为“航空遥感影像的深度学习密集匹配方法”。
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13 July 2019 updated by
科研成果
祝贺陈佳港同学的本科毕业论文“复杂环境下的鲁棒全景SLAM算法”被评为武汉大学优秀毕业论文！
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26 June 2019 updated by
毕业季
2019年夏，我们即将送别2017级专业硕士和2016级学位硕士。沈彦雲（左一）即将去中电科第十研究所工作（成都）；张驰（左二）将去华为研究所工作（武汉）；田思琦（左三）回天津老家当公务员；（中间是穿海贼王T恤的导师）；秦梓杰（右二）去中山大学读博；魏世清（右一）留在组内继续读博。 愿各位在以后的学习和生活中，回想起当年读研究生之时光，唇边仍带微笑，心中尚留温暖。
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26 June 2019 updated by
技术报告
6月10日和6月11日，季顺平教授分别在“微波目标特性测量与遥感国际高端论坛”（浙江德清）和北京航天宏图公司（北京）分别作了“测绘遥感的人工智能时代——天空地工程应用”的报告。和各位同行分享和探讨了人工智能对测绘遥感专业的理论促进、实践应用和当前局限。
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6 June 2019 updated by
最近发表的论文
● 课题组论文：Grid based Spherical CNN for Object Detection from Panoramic Images被期刊“Sensors”6月6日接收。该文首次将球面卷积（而非传统平面卷积）应用于全景影像的目标识别。
● 课题组论文Building Instance Change Detection from Large-Scale Aerial Images using Convolutional Neural Networks and Simulated Samples被期刊“Remote sensing”6月2日接收并发表，该文利用串联的分割网络和变化检测网络实现了高精度建筑物单体（而非像素级）变化检测，性能远超同类方法。
● CNN based Dense matching for aerial remote sensing images由Photogrammetric engineering and remote sensing期刊6月份正式刊出，该文表明深度学习方法有可能击败传统的密集匹配方法、并可能进一步改变商业软件基于经典方法的现状。
● “多镜头组合式相机的全景SLAM”被《测绘学报》接受，“基于全卷积神经元网络的城市土地覆盖分类与变化检测”被武大学报-信息科学版接受。
感谢余大文、沈彦雲、刘瑾、秦梓杰、张驰等同学的工作和努力。
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6 June 2019 updated by
技术报告
5.18日，季顺平教授受“重大地质灾害早期识别与监测预警专题讨论会”以及“地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室”邀请，在成都理工大学作了“遥感智能化应用与地灾早期识别”的特邀报告。与与会者分享了课题组在人工智能在光学遥感特别是地灾识别中的一些工作。
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28 April 2019 updated by
技术进展
4月28日，课题组开发了一套针对全景影像的全自动SLAM系统。这是国际上首个面向测绘行业地面移动测图系统（mobile mapping system, MMS）SLAM框架。能够很好实现全景相机的自动定位与地图构建功能，并达到了极高的定位精度而无需借助昂贵的GNSS/INS组合导航系统。可作为GNSS/IMU系统（特别是在信号失锁时）的有益而关键的补充；也有希望逐步取代GNSS/INS并改变行业规则。此外，本系统同样可作用于室内可控场景的单镜头鱼眼相机、多相机组合、或全景相机的自动化SLAM。
目前，课题组已经与中国测绘科学研究院、天津测绘院、武汉测绘院、贵州省测绘院等多家单位进行合作，希望这一领先成果尽早落地。 论文即将发表，我们录制了一个视频：点击这里。
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28 April 2019 updated by
最近发表的论文
课题组论文“Detecting large-scale urban land cover changes from very high resolution remote sensing images using CNN based classification”在SCI期刊ISRPS Int. J. Geo-Inf上发表。这篇论文同时也是课题组与武汉市测绘院合作项目“武汉市土地覆盖年度GIS数据库更新”的一个总结。本文提出了一种基于深度学习的方法，能够自动探测覆盖全武汉市8000平方公里的高分辨率卫星图像和航空图像上的变化区域。并将变化区域推送给作业员，极大减少作业员人工工作量；并辅助作业员发现那些人工判读容易出错或遗漏的区域。2018年武汉市土地覆盖更新项目已经圆满完成。武汉测绘院拟将继续采用我们的系统辅助武汉市2019年土地覆盖GIS图的更新。
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28 April 2019 updated by
壮丽河山
2019年4月13日，课题组全员赴昆明考察基础测绘项目，并与昆明市自然资源局同行做密切交流。在学习交流的同时，我们也领略了云南的美丽自然风光。希望测绘与遥感学科将在生态保护、自然资源维持、古建筑高精度数字化等方面做出更多的贡献。
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31 March 2019 updated by
实地调研
2019年3月24日，课题组与贵州测绘院、地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室同行赶赴贵州织金县实地调查潜在的地质滑坡。贵州是地质灾害最为严重的省份之一，几乎每年都有人因地质滑坡而死亡。课题组利用人工智能方法从遥感影像自动发现潜在的滑坡；然后由地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室通过形态学进一步目视判读；最后赴现场调查。我们希望通过人工智能方法，发现潜在风险、建立较完备的地质滑坡数据库，为后继监测和财产生命安全做出贡献。
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31 March 2019 updated by
技术合作
2019年3月22日，季顺平教授在武汉华为研究所作了“智能遥感时代的建筑物识别与建模”的报告。签署了“基于深度学习的航空多视影像建筑物自动提取与三维建模”合作协议。并与华为无线、华为黎曼实验室达成多方面合作意向。
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31 March 2019 updated by
最近发表的论文
课题组论文“遥感影像建筑物提取的卷积神经元网络与开源数据集方法”、“基于深度学习的航空遥感影像密集匹配”“CNN based Dense matching for aerial remote sensing images”分别被测绘学报和美国摄影测量学会会刊“Photogrammetric engineering and remote sensing”接受。这些研究是课题组在遥感影像建筑物提取、密集匹配与三维重建上的新进展。
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31 March 2019 updated by
技术报告
2018年12月24-26日，中国土地学会学术年会在云南省昆明市召开。季顺平教授作了“基于人工智能和深度学习的高分辨率遥感影像土地利用变化检测”的主题报告，与参会同行分享了课题组的近期研究。
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31 March 2019 updated by
圣诞聚会
12月23日，课题组迎来了第一个“圣诞”。无谓缅怀过去，远方群星闪耀，让我们满怀希望和梦想前进！
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22 October 2018 updated by
壮丽河山
2018年11月初，课题组全体成员赴重庆成都两地调研，并与重庆市勘测设计院达成初步合作意向。
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22 October 2018 updated by
奖学金
祝贺：张驰、余大文获得2017~2018研究生国家奖学金；王雅梦、刘瑾、张志力、姜帆获得武汉大学研究生新生奖学金！
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22 October 2018 updated by
技术报告
2018年9月14日，课题组负责人季顺平教授赴中国测绘科学研究院做了题为“智能摄影测量时代”的学术报告，就具体问题进行了学术探讨，并初步确立研究生培养和项目合作意向。详见：点击这里.
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14 July 2018 updated by
最近发表的论文
● 课题组的论文“A scale robust convolutional neural network for automatic building extraction from aerial and satellite imagery”被老牌国际遥感期刊“International Journal of Remote Sensing”接收。至此我们上半年已发表5篇SCI期刊。 （September 10, 2018）
● The photo wall has been updated with new pictures captured from Prague/Dresden (July 2016), Stuttgart/Heidelberg (August 2017) and Milan/Riva (June 2018) when our group had meetings there. Please click “Members” bar. （August 10, 2018）
● 课题组编辑并开源了国际上首套含有卫星影像数据源的建筑物数据集（WHU Building Dataset）。与现有两个开源建筑物数据集（Massachusetts、Inria）相比，WHU数据集具有更大的覆盖范围（1000平方公里）、更多的标签类型（矢量、栅格）、更高的精度（IoU高15~30%）、更多的应用潜力（单体分割、变化检测）。相关成果和具体细节即将在领域top期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上发表。如果说深度学习是智能时代的引擎，那么高质量的标签数据集就是智能时代的燃料。我们开源这套数据集，期望能够将建筑物提取这个历时30余年但进展缓慢的研究课题推进一步；并期待未来有更多种类的遥感开源数据集推动遥感分类、解译、时序分析的发展乃至整个遥感学科的蓬勃发展。感谢一年级硕士研究生魏世清同学，在数据集准备、论文方法和实验中做出了巨大的贡献! 也感谢全体组员，花了大量时间来整理和编辑这套数据集！论文草稿版链接（内附数据集网址） 。
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14 July 2018 updated by
阅读活动
课题组共同学习MIT泰格马克教授的最新力作：《生命3.0》。站在智能时代的路口，作为智能革命的参与者，需要在更广泛的意义上、更全面地思考我们的现在和未来。
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13 July 2018 updated by
参加国际会议
2018年6月2日~6月9日，课题组一行三人赴意大利加尔达湖滨市参加ISPRS TCII会议，并在主会场做关于“deep learning based methods on stereo matching of aerial images”的口头报告。
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13 July 2018 updated by
壮丽河山
2018年5月，课题组全体人员赴湖南各地测绘单位短暂访问交流，并召开第二次“课题组前瞻与愿景”会议。
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21 June 2018 updated by
最近发表的论文
感谢本科生余大文同学在毕业设计的过程中主力完成横向项目《全景影像匹配与定位技术》，并合作发表SCI论文“Template Matching for Wide-Baseline Panoramic Images from a Vehicle-Borne Multi-Camera Rig”。祝他在研究生学习中更加进步！
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6 May 2018 updated by
专著出版
《智能摄影测量学导论》已由科学出版社出版！这是第一部融合了计算机视觉、机器学习和机器人学等相关学科的现代化摄影测量教材。点击这里获取电子版。
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6 May 2018 updated by
最近发表的论文
恭喜本科生刘瑾同学在ISPRS TCII上的论文“Evaluation of Deep Learning Based Stereo Matching methods:From Ground To Aerial Images”入选口头报告！受学院部分资助赴意大利Riva del Garda做报告。