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基于深度学习的遥感图像识别
国际学院
Remote Sensing Image Classification Based On Deep Learning
终检评审通过
创新训练
520计算机科学技术
理论研究-科学技术
校级
遥感图像分类是遥感数据应用的基础，在土地利用分类中有着广泛的应用需求。传统的遥感图像分类方法存在各种不同的缺点，而目前基于深度学习进行遥感图像分类对图像的大小、内容要求也较为苛刻，随着深度学习在图像等领域的发展，本项目尝试研究将深度学习中的faster-RCNN技术应用到遥感图像分类中，并将其与传统方法进行对比，分析分类效果。主要内容包括，深度学习算法研究，遥感图像分类实验。
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项目负责人
杜若一
2016级 人工智能学院 信息与通信工程
项目成员
陈溟钰
2016级 国际学院 电信工程及管理
刘晓楠
2016级 国际学院 电信工程及管理
田轶群
2016级 国际学院 电信工程及管理
于犇
2016级 国际学院 电信工程及管理
指导老师
邢颖
人工智能学院 副教授
社交媒体
智能交通
理论研究-科学技术
评审老师
孙艺
计算机学院（国家示范性软件学院） 高级工程师
医疗健康
通信网络
机器人
智能制造
刘书昌
国际学院 其他
医疗健康
郭凯
国际学院 高级工程师
电子商务
数字娱乐
文化创意
郄培
国际学院 工程师
社交媒体
电子商务
数字教育
武岳
国际学院 工程师
机器人
智能制造
无人机
赵永利
教授
通信网络
理论研究-科学技术
帅天平
理学院 副教授
数字教育
智能制造
理论研究-理学基础
田清华
电子工程学院 副教授
通信网络
智能制造
理论研究-科学技术
曹若菡
信息与通信工程学院 讲师
通信网络
无人机
理论研究-科学技术
黄昔光
北京邮电大学 教授
机器人
智能制造
理论研究-科学技术
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