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西电智能学子获多项遥感图像智能分析竞赛大奖
时间:2019-09-23 09:27:25来源:人工智能学院点击:

西电新闻网讯(通讯员 马睿妍 王丹 黄钟健)9月19日上午,由国家自然科学基金委信息科学部、“空间信息网络基础理论与关键技术”重大研究计划指导专家组主办的2019遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛在浙江乌镇举行了颁奖典礼,经过前一日精彩的最终答辩,西电团队最终获得五项大奖:一等奖一项、二等奖一项以及三等奖三项。

由西电人工智能学院焦李成教授与张向荣教授指导的研究生张金月、黄钟健、马睿妍组成的“ipiudlc”队伍荣获本次比赛一等奖、由冯婕副教授指导的研究生李迪、叶湛伟组成的“YOYO”队伍荣获本次比赛二等奖、由张向荣教授指导的研究生张天扬、孙文亮组成的“主楼II区409”队伍、由杨淑媛教授指导的研究生高全伟,常志豪,王能国,刘慧玲,武星辉组成的“杨门虎将小分队”队伍与由刘志,包以铭,杨晨,冯志玺,徐光颖组成的“Bumblebee”队伍荣获本次比赛三等奖。

获奖人工智能学院团队合影

新闻链接:

遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛由国家自然科学基金委信息科学部、“空间信息网络基础理论与关键技术”重大研究计划指导专家组主办,本次大赛设置遥感图像场景分类、遥感图像目标检测、 遥感图像语义分割、遥感图像变化检测和遥感卫星视频目标跟踪五个竞赛单元,并在决赛中设置基于华为昇腾AI处理器的遥感图像解译加分赛。大赛通过初赛、决赛和复审答辩等多个阶段的评比,从11个国家,115个城市来自计算机科学与技术、图像处理、智能信息处理等相关领域、涵盖各大高校、研究所与科技公司(包括中国科学院大学、上海交通大学、武汉大学、华中科技大学、北京邮电大学、西安电子科技大学、中科院空天信息研究院、中国科学院电子学研究所等)共2191支队伍中遴选出优秀的团队与算法,最终评选出特等奖1名、一等奖4名、二等奖6名、三等奖12名、优胜奖13名。

西电智能学子在各个赛道均有队伍参赛,参赛情况如下:

遥感图像目标检测:主楼II区409:基于弱监督学习的旋转目标检测方法

遥感图像语义分割:YOYO:基于改进的Deeplabv3+的遥感图像语义分割算法

遥感图像变化检测:Bumblebee:基于自步ASPP-Ynet的建筑物变化检测方法

遥感视频目标跟踪:

ipiudlc:基于前后一致性与显著区域提取的遥感视频目标跟踪算法

杨门虎将小分队:基于融合rpn++和atom的目标跟踪算法

其中由西电人工智能学院焦李成教授与张向荣教授指导的张金月、黄钟健、马睿妍组成的“ipiudlc”队伍获得了遥感卫星视频目标跟踪赛道一等奖。遥感视频目标跟踪是利用光学遥感卫星视频,在实现指定目标监控,在机场、商场、道路流量监测等方面具有重要的应用价值,但卫星视频数据存在目标尺寸相对较小、外观特征少、背景干扰与抖动、目标大范围旋转等问题,卫星视频目标的自动化跟踪是现实应用的难点。“ipiudlc”团队针对遥感卫星视频中的上述难题,提出了基于前后一致性与显著区域提取的遥感视频目标跟踪算法。

竞赛分为初赛与决赛,初赛各个赛道前十名晋级决赛。该赛道初赛成绩由大赛评委会专家根据AUC得分进行排名,AUC值越高,遥感卫星视频目标跟踪算法结果越准确,排名越靠前。决赛成绩分为算法精度比拼与加分赛两部分,算法精度比拼同初赛根据AUC排名,决赛加分赛需要各个参赛队伍基于华为Atlas 200 DK AI开发者套件实现算法模型移植,最终综合将基于算法模型精度、效率等指标,对算法模型性能进行综合评估与排名。

“ipiudlc”团队在初赛阶段以0.6729的精度排名第一晋级决赛,决赛阶段中,他们是目标跟踪赛道十支决赛团队中唯一一组完成加分赛的队伍,最终以决赛分数0.5524、加分赛精度分数0.4344、加分赛效率分数0.9667,加权得总分0.56707排名决赛成绩第一,高出第二名五个百分点的成绩获得2019遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛一等奖。

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西电智能学子获多项遥感图像智能分析竞赛大奖
发布时间:2019-09-23 09:27:25来源:人工智能学院点击:我要评论: 0

西电新闻网讯(通讯员 马睿妍 王丹 黄钟健)9月19日上午,由国家自然科学基金委信息科学部、“空间信息网络基础理论与关键技术”重大研究计划指导专家组主办的2019遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛在浙江乌镇举行了颁奖典礼,经过前一日精彩的最终答辩,西电团队最终获得五项大奖:一等奖一项、二等奖一项以及三等奖三项。

由西电人工智能学院焦李成教授与张向荣教授指导的研究生张金月、黄钟健、马睿妍组成的“ipiudlc”队伍荣获本次比赛一等奖、由冯婕副教授指导的研究生李迪、叶湛伟组成的“YOYO”队伍荣获本次比赛二等奖、由张向荣教授指导的研究生张天扬、孙文亮组成的“主楼II区409”队伍、由杨淑媛教授指导的研究生高全伟,常志豪,王能国,刘慧玲,武星辉组成的“杨门虎将小分队”队伍与由刘志,包以铭,杨晨,冯志玺,徐光颖组成的“Bumblebee”队伍荣获本次比赛三等奖。

获奖人工智能学院团队合影

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遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛由国家自然科学基金委信息科学部、“空间信息网络基础理论与关键技术”重大研究计划指导专家组主办,本次大赛设置遥感图像场景分类、遥感图像目标检测、 遥感图像语义分割、遥感图像变化检测和遥感卫星视频目标跟踪五个竞赛单元,并在决赛中设置基于华为昇腾AI处理器的遥感图像解译加分赛。大赛通过初赛、决赛和复审答辩等多个阶段的评比,从11个国家,115个城市来自计算机科学与技术、图像处理、智能信息处理等相关领域、涵盖各大高校、研究所与科技公司(包括中国科学院大学、上海交通大学、武汉大学、华中科技大学、北京邮电大学、西安电子科技大学、中科院空天信息研究院、中国科学院电子学研究所等)共2191支队伍中遴选出优秀的团队与算法,最终评选出特等奖1名、一等奖4名、二等奖6名、三等奖12名、优胜奖13名。

西电智能学子在各个赛道均有队伍参赛,参赛情况如下:

遥感图像目标检测:主楼II区409:基于弱监督学习的旋转目标检测方法

遥感图像语义分割:YOYO:基于改进的Deeplabv3+的遥感图像语义分割算法

遥感图像变化检测:Bumblebee:基于自步ASPP-Ynet的建筑物变化检测方法

遥感视频目标跟踪:

ipiudlc:基于前后一致性与显著区域提取的遥感视频目标跟踪算法

杨门虎将小分队:基于融合rpn++和atom的目标跟踪算法

其中由西电人工智能学院焦李成教授与张向荣教授指导的张金月、黄钟健、马睿妍组成的“ipiudlc”队伍获得了遥感卫星视频目标跟踪赛道一等奖。遥感视频目标跟踪是利用光学遥感卫星视频,在实现指定目标监控,在机场、商场、道路流量监测等方面具有重要的应用价值,但卫星视频数据存在目标尺寸相对较小、外观特征少、背景干扰与抖动、目标大范围旋转等问题,卫星视频目标的自动化跟踪是现实应用的难点。“ipiudlc”团队针对遥感卫星视频中的上述难题,提出了基于前后一致性与显著区域提取的遥感视频目标跟踪算法。

竞赛分为初赛与决赛,初赛各个赛道前十名晋级决赛。该赛道初赛成绩由大赛评委会专家根据AUC得分进行排名,AUC值越高,遥感卫星视频目标跟踪算法结果越准确,排名越靠前。决赛成绩分为算法精度比拼与加分赛两部分,算法精度比拼同初赛根据AUC排名,决赛加分赛需要各个参赛队伍基于华为Atlas 200 DK AI开发者套件实现算法模型移植,最终综合将基于算法模型精度、效率等指标,对算法模型性能进行综合评估与排名。

“ipiudlc”团队在初赛阶段以0.6729的精度排名第一晋级决赛,决赛阶段中,他们是目标跟踪赛道十支决赛团队中唯一一组完成加分赛的队伍,最终以决赛分数0.5524、加分赛精度分数0.4344、加分赛效率分数0.9667,加权得总分0.56707排名决赛成绩第一,高出第二名五个百分点的成绩获得2019遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛一等奖。

责任编辑:冯毓璇
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