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课题组MMT2019会议之行

宋易恒 2019-05-10 浏览

11届国际移动测量技术大会(MMT2019)于深圳大学召开,会议从56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

56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。

58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。