涨知识国内外点云处理著名研究团队

Posted 2022-12-05 孙悟空

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了涨知识国内外点云处理著名研究团队相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

一、国内
二、国外

一、国内

1. 厦门大学----李军、王程教授团队

1.1 王程教授主页

http://www.cwang93.net/

1.2 简介

研究方向包括计算机三维视觉，激光雷达数据处理，增强现实与虚拟现实，空间大数据分析，智慧城市。他在国内外期刊和杂志发表了200余篇论文，包括ISPRS-JPRS，IEEE TGRS IEEE TITS, PR, CVPR，IJCAI，AAAI等期刊和会议。他还是ISPRS的多传感器集成与融合工作组的主席，中国计算机学会 YOCSEF 厦门分论坛 (创始)主席，中国图像图形学会常务理事，加拿大卡尔加里大学的客座教授，IEEE GRSL副主编， ISPRS JRPS等期刊的客座编辑。作为组委会主席组织过CVRS2012,MMT-SS 2015，ChinaLiDAR2019 等多个学术会议和学术交流活动。曾经获得国际摄影测量与遥感学会（ISPRS）Giuseppe Inghilleri Award（中国首位获奖者）. 国际移动测量技术大会最佳创新奖，获得省部级科技进步一等奖等奖励5项。

国防科学技术大学电子系信息工程学士（1997），电子科学与技术学院信息与通信工程博士（2002)。毕业后留校任电子科学与技术学院讲师，副教授（2002-2011）。2011年加入厦门大学信息学院任教授（2011-今）。2018年入选IET会士，2020年获得国家级人才计划基金支持。现任厦门大学南强重点岗位教授，福建省智慧城市感知与计算重点实验室主任。

2. 武汉大学----杨必胜教授团队

2.1 主页

http://3s.whu.edu.cn/ybs/index.htm

2.2 简介

研究小组综合利用3D计算机视觉、深度学习、摄影测量与遥感等技术手段，实现基于多源异构大数据（如：点云、影像、矢量、模型、物联网数据）的城市空间智能，服务于高清地图、道路基础设施数字化及健康状况检测、5G信号仿真及优化选址、文化遗产保护、能源-环境-生态仿真与预测、森林资源调查、电力线安全诊断等领域。
研究方向包括：（1）点云智能处理与深度学习（2）地理空间智能与GIS应用（3）激光扫描测量与无人机摄影测量。

3. 北京师范大学----张立强

3.1 相关网址

遥感科学国家重点实验室

个人主页

3.2 简介

张立强，北京师范大学教授，获2019年国家杰出青年科学基金项目资助。主要从事GIS时空分析、遥感图像/点云处理等方面的研究。与合作者一起，在人类健康与环境时空分析等方面取得了重要研究进展，研制了首款无创、远程、可靠和价格低廉新生儿黄疸筛查和时空分析App系统，建立了遥感大数据分割、分类、目标探测和三维重建一体的智能处理技术体系，获得了重要的实际应用。研究成果先后以第一作者/通讯作者发表在Nature Communications、Nature Sustainability（2019年11期的封面论文）、ISPRS J PHOTOGRAMM、IEEE TVCG/TMM/TGRS、ICCV等国际著名学术期刊和计算机视觉顶级国际会议上，被Nature、Science和PNAS等国际顶级学术期刊他引。先后荣获：日内瓦国际发明展金奖（2018，排名第一）、测绘科技进步奖一等奖（2016，排名第一）、美国摄影测量与遥感协会（ASPRS）最佳学术论文奖（2015）、“人工智能最高奖”吴文俊人工智能科学技术创新奖一等奖（2014，个人奖励，当年唯一一项）。

4. 北京大学、山东大学----陈宝权

4.1 个人主页

http://cfcs.pku.edu.cn/baoquan/

4.2 简介

陈宝权，北京大学博雅特聘教授，前沿计算研究中心执行主任。

研究领域为计算机图形学、三维视觉与可视化，担任国家“973计划”“城市大数据计算理论与方法”项目首席科学家，主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划“科技冬奥”项目等。

在 ACM SIGGRAPH、IEEE VIS、ACM Transactions on Graphics (TOG)、IEEE Transactions on Visualization and Graphics （TVCG）等国际会议和期刊发表论文200余篇。

现任中国图象图形学学会常务理事、CSIG三维视觉专委会主任；中国计算机学会（CCF）理事、计算机辅助设计与图形学专委会常务理事、大数据专委会常务委员；Computer & Graphics期刊编委指导委员会成员；《中国计算机通讯》专题栏目主编；《大数据》期刊编委； IEEE VIS Papers Committee member；中国可视化与可视分析大会（ChinaVIS）指导委员会成员。多次担任计算机图形与可视化领域几乎所有重要国际会议的PC成员：IEEE VIS 2005大会主席、2004 程序委员会主席；SIGGRAPH ASIA 指导委员会成员、2014大会主席；2017年共同发起计算机图形学与混合现实研讨会（GAMES）并任指导委员会成员；2021年发起中国三维视觉大会（China3DV）并任首届会议主席（2021）。曾任第七届教育部科技委信息学部委员；ACM TOG、 IEEE TVCG 编委；中国计算机学会（CCF）青工委主任；国家自然科学基金委（NSFC）信息领域专家评审组成员；中国自动化学会理事；北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。

获美国国家科学基金会杰出青年学者奖（NSF CAREER Award 2003）、IEEE可视化国际会议最佳论文奖（2005）、中国计算机图形学大会杰出奖（2014）。入选中科院百人计划（2008）、国家杰出青年科学基金资助（2010）、教育部长江学者特聘教授（2015）、国家万人计划领军人才（2017）。2017年当选中国计算机学会会士，2020年当选 IEEE Fellow，2021年入选IEEE Visualization Academy，当选中国图象图形学学会会士。

5. 首都师范大学----钟若飞

5.1 个人主页

http://cret.cnu.edu.cn/szdw/js/79569.htm

5.2 简介

研究小组主要研究方向为：遥感卫星设计与数据预处理、多传感器激光雷达集成与后处理、深度学习与计算机视觉

6. 首都师范大学----张爱武

6.1 个人主页

http://cret.cnu.edu.cn//szdw/js/63076.htm

6.2 简介

团队主要研究方向：高光谱影像，点云硬件、软件开发。

7. 中科院-空天信息创新研究院----王成研究员

7.1 个人简介

空天院：http://www.aircas.cas.cn/sourcedb_air_cas/cn/expert/yjy/201904/t20190403_5268617.html

中国科学院大学：https://people.ucas.edu.cn/~0012678

8. 中科院自动化研究所所-模式识别国家重点实验室-机器视觉课题组

8.1 团队主页

http://vision.ia.ac.cn/zh/index_cn.html

8.2 课题组简介

机器视觉课题组隶属于模式识别国家重点实验室，位于中国科学院自动化研究所。课题组现有研究员5人、副研究员2人、助理研究员2人、研究生20余人。现任组长为吴毅红研究员和高伟副研究员，课题组的主要研究领域包括场景三维重建、视觉定位与姿态估计、机器人视觉导航、视觉伺服、目标检测与跟踪等。

课题组目前承担的课题包括国家自然科学基金重点、面上和重大研究计划项目，国家973、863等课题。同时课题组与国家文物局、国家遥感中心、国家天文台、芬兰Nokia研究院等开展广泛合作，推动计算机视觉研究成果的实际应用。

机器视觉也称计算机视觉，通俗地讲，就是使计算机具有“看”的功能。计算机视觉就是以图像为输入，以模式识别技术为手段，对图像进行分析和理解的学科。本课题组不仅在计算机视觉理论方法上进行系统深入研究，在国际三大会议ICCV、ECCV、CVPR和权威刊物IJCV、IEEE T-PAMI、IEEE T-IP上发表系列文章，而且致力于计算机视觉技术的应用，包括数字城市、对地观测、人机交互、增强现实等。

9. 中国香港 HongKong PolyU, LSGI, Yao Wei

9.1 主页

https://yweirt.github.io/

二、国外

（一)、美国

1. 普渡大学----Habib教授团队

1.1 主页

https://engineering.purdue.edu/CE/Academics/Groups/Geomatics/DPRG

2. 纽约城市大学亨特学院----Ioannis Stamos教授团队

2.1 主页

http://www.cs.hunter.cuny.edu/~ioannis/

2.2 Google Scholar

https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=ENLTjooAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate

3. 南加州大学—Computer Graphics and Immersive Technologies (CGIT) 实验室

3.1 主页

https://graphics.usc.edu/cgit/index.php

3.2 简介

计算机图形学、计算机视觉和沉浸式技术领域。

实验室的活动范围从基本算法和数学方法到系统和应用原型。

学生们从事由现实需求和问题驱动的跨学科研究。通过该实验室与多学科中心（如CiSoft（交互智能油田技术中心）和IMSC（集成媒体系统中心））的紧密联系，获得了独特的领域知识

4. 纽约大学----Chen Feng, AI4CE实验室

（1）团队主页

https://ai4ce.github.io/

5. 路易斯安那州立大学----Xin Li

5.1 主页

http://www.ece.lsu.edu/xinli/

5.2 研究领域

几何数据处理
大规模视觉（几何/图像/时空）数据建模和理解
计算机图形学、计算机视觉、图像处理和分析

6. Leonidas J. Guibas (his group includes the author of PointNet Charles Ruizhongtai Qi)

6.1 个人主页

https://geometry.stanford.edu/member/guibas/
https://geometry.stanford.edu/member/rqi/

6.2 简介

Guibas教授是斯坦福大学计算机科学系几何计算小组的负责人、人工智能实验室代理主任和计算机图形实验室成员。
研究领域：物理建模、推理和渲染，涉及计算几何、几何建模、计算机图形学、计算机视觉、传感器网络、机器人和离散算法

7. 加利福尼亚大学圣迭戈分校（UCSD）---- Su Lab, Hao Su

7.1 主页

https://cseweb.ucsd.edu/~haosu/

7.2 研究领域

PointNet, PointNet++

8 纽约大学----Urban Modeling

8.1 主页

https://wp.nyu.edu/urbanmodeling/our-work/projects/

(二)、法国

1. CENTRE FOR ROBOTICS,MINES ParisTech NPM3D团队

1.1 主页

http://caor-mines-paristech.fr/en/research/point-cloud-and-3d-modeling-pc3dm/

2. Inria Titane-Geometric Modeling of 3D Environments

2.1 主页

https://team.inria.fr/titane/

（2）简介

通过物理测量对复杂场景进行计算机几何建模。在几何建模和处理流程中，该目标对应于从物理表示转换为有效数字表示所需的步骤：分析、重建和近似。

相关的科学挑战包括：
i）由于测量过程中的不确定性和管道沿线不完善的算法，对充满缺陷的数据具有弹性；
ii）在类型和规模上对异构数据具有弹性；
iii）处理海量数据；
iv）恢复或保存复杂场景的结构。

(三)、德国

1. Cyrill Stachniss

(1)个人主页

http://www.ipb.uni-bonn.de/people/cyrill-stachniss/

1.2 研究领域

概率机器人
定位、映射、SLAM、光束法平差
自主导航和探索
视觉和激光感知
场景分析与分类
农业机器人
无人机（UAV和MAV）
自动驾驶汽车、物流、轮式机器人…

2. University of Bonn(波恩大学)----Reinhard Klein

2.1 主页

https://cg.cs.uni-bonn.de/en/people/prof-dr-reinhard-klein/

3. Institute for Photogrammetry (IFP), University of Stuttgart (斯图加特大学摄影测量研究所)

3.1 研究所主页

https://www.ifp.uni-stuttgart.de/en/institute/

4. TUM, Institute of Photogrammetry & Remote Sensing (慕尼黑工业大学摄影测量与遥感研究所)----Uwe Stilla

4.1 主页

http://www.pf.bgu.tum.de/

(四)、加拿大

1 GrUVi Lab,Simon Fraser University (西蒙弗雷泽大学)----Yasutaka Furukawa教授团队

1.1 主页

https://www2.cs.sfu.ca/~furukawa/

(五)、英国

1. University of Oxford (牛津大学) Bo Yang

1.1 个人主页

https://yang7879.github.io/

1.2 研究领域

实例和语义分割
机器学习
计算机视觉
机器人

2. UCL Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering (伦敦大学学院土木、环境与地质工程系),Jan Boehm

2.1 个人主页

https://www.ucl.ac.uk/civil-environmental-geomatic-engineering/people/dr-jan-boehm

(2) 简介

Jan Boehm 研究重点是摄影测量、图像理解和机器人技术。凭借计算机科学的背景，他希望弥合摄影测量学和计算机视觉之间的鸿沟。后者为提高geomatic处理管道的生产率提供了关键组件。在过去的项目中，他已经成功地利用了地面激光扫描的生产力，通过直接地理参考将自动化引入地理参考，使用强度特征和自动建模策略进行自动注册。