精准农业与植物病害检测
Precision Agriculture and Plant Disease Detection

围绕田间图像中的病斑、虫害和作物生长状态,研究小目标检测、实例分割、多光谱感知与端到端 Transformer 检测方法。
关键研究问题
- 自然光照、遮挡与背景干扰
- 病斑和虫害的小尺度、细粒度差异
- 田间数据的跨时相与跨设备泛化
主要研究内容与技术路线
- Transformer 检测
- 实例分割与多尺度特征建模
- RGB 与近红外遥感感知
应用场景
- 作物病害监测
- 虫害识别
- 无人机农情巡查
相关研究人员
代表性成果
PD-TR: End-to-end plant diseases detection using a transformer
Computers and Electronics in Agriculture, 224, 109123
Crop pest recognition in natural scenes using convolutional neural networks
Computers and Electronics in Agriculture, 169, 105174
Fusarium wilt of radish detection using RGB and near infrared images from Unmanned Aerial Vehicles
Remote Sensing, 12, 2863
An efficient attention module for instance segmentation network in pest monitoring
Computers and Electronics in Agriculture, 195, 106853
研究配图:作物健康与病害智能感知。
遥感目标检测
Remote Sensing Object Detection

面向无人机与遥感图像解译,研究注意力引导特征融合、复杂背景中的小目标检测与高精度目标定位。
关键研究问题
- 目标尺度跨度大且排列密集
- 地物背景复杂、类别间差异弱
- 视角变化和分辨率变化显著
主要研究内容与技术路线
- 注意力引导特征融合
- 多尺度检测
- 无人机遥感目标定位
应用场景
- 遥感影像解译
- 无人机巡检
- 地物目标监测
相关研究人员
代表性成果
ORCNN-X: Attention-driven multiscale network for detecting small objects in complex aerial scenes
Remote Sensing, 15, 3497
Drone-Based High-Precision Object Detection in Remote Sensing with Attention-Guided Feature Fusion
Tsinghua Science and Technology, 31, 1263-1281
研究配图:复杂场景下的遥感目标定位。
医学图像分析
Medical Image Analysis

围绕低剂量 CT 图像的噪声抑制与结构保持,研究上下文 Transformer、领域对比学习和鲁棒视觉表征。
关键研究问题
- 低剂量成像中的噪声与细节损失
- 不同设备和协议造成的数据分布差异
- 医学数据隐私与高质量标注稀缺
主要研究内容与技术路线
- 低剂量 CT 去噪
- 上下文 Transformer
- 领域对比学习
应用场景
- 医学图像预处理
- 图像重建
- 辅助诊断前的图像质量增强
相关研究人员
代表性成果
CT-Denoimer: efficient contextual transformer network for low-dose CT denoising
Physics in Medicine & Biology, 70, 115024
DSCN-Net: domain-specific contrastive network for unsupervised low-dose CT denoising
Neurocomputing, 651, 130919
TumorNet: A hybrid lightweight framework for brain tumor classification and reasoning
Information Sciences, 746, 123423
研究配图:面向医学成像的智能视觉分析。
红外目标检测
Infrared Target Detection

聚焦红外小目标增强、背景杂波抑制与复杂环境下的鲁棒检测。
关键研究问题
- 弱小目标与低对比度
- 复杂背景杂波干扰
- 夜间和恶劣天气中的有限纹理信息
主要研究内容与技术路线
- 小目标增强
- 背景杂波抑制
- 多尺度上下文建模
应用场景
- 夜间感知
- 低可见度监测
- 复杂环境目标识别
研究配图:复杂环境下的红外目标感知。
