第11届国际移动测量技术大会（MMT2019）于深圳大学召开，会议从5月6日起持续三天，本次大会就移动测量、视觉SLAM、室内定位、图像与雷达、多传感器集成、导航等课题进行演讲与交流。课题组杨必胜教授带领团队共11人参加会议，杨教授发表主旨演讲，其余有3人进行研究报告。国际移动测量技术（Mobile Mapping Technology, MMT）大会是关于移动测量技术及应用的最大的国际会议之一，由国际摄影测量与遥感学会（ISPRS）、国际大地测量学协会（IAG）以及国际测量师联合会（FIG）等国际组织联合组织, 为移动测量技术相关的研究、系统及应用提供交流的平台。

5月6日上午会议进行开幕式，深圳大学校长李清泉教授及各组织单位代表进行欢迎致辞，对在相关领域的突出贡献人员进行颁奖并集体合照。随后，李德仁院士发表题为“From Mobile Mapping to Intelligent Robot Mapping”的主题演讲，就移动测量领域目前发展状况进行概述总结，展示了多个已经进行实际应用的工程，对未来的发展反向和面临的挑战机遇进行分析与展望。期间，李院士对本课题组在电力巡检方面的贡献给予了较高评价，并向参会者介绍了其中工作与成果。

在接下来的会议中，课题组李建平博士做题为“3D Forest Mapping Using A Low-cost UAV Laser scanning system”的报告，介绍了麒麟云无人机雷达扫描系统的组成和各个功能模块，展示了多个场景下麒麟云的作业情况和数据采集，最后对林业方面的应用进行详细介绍。参会人员对其硬件系统极为感兴趣，提问时间满足不了提问者，会后李博士与多人进行详细交流。

邹响红硕士做题为“Global Alignment of Large-scale MLS Point Clouds in Urban Scene”的报告，介绍了他在城市场景下车载点云的位置一致性改正方面的贡献，分别从方法、实验、成果、结论和展望简述了自己的工作。

宗泽亮硕士做题为“Real-Time Urban Underground Objects Detection Using Vehicle-Borne Ground Penetrating Radar”的报告，GPR数据为地下空间数据，其数据显示为波的形式。宗泽亮引入深度学习方法，将源数据划分图片方式处理，从原有复杂且不易分辨的波形数据提取出相应位置的目标物体。此数据相对于激光雷达数据有较大不同，对于大多数参会者来说较为新颖，提问者多是基于这种数据的处理方式。

5月8日下午会议即将结束，杨教授做最后的主旨演讲，题为“3D geoinformation extraction from point clouds and applications”。首先分析了数据和应用场景的关系，然后系统介绍了课题组最近的工作，从点云的配准、模型化、点云中深度学习等方面详细分析，获得参会人员的热烈掌声。提问环节中参会者踊跃举手，杨教授对点云深度学习和点云研究的未来方向进行分析和回答，获得较好反响。

会议圆满结束，大家不仅收获了知识与信息，还在深圳留下了一次美好的回忆。会议期间，已经毕业的师兄师姐也与杨教授和团队一起聚餐闲聊，师生同门之间互诉情意。