一、主讲人
贡亮，上海交通大学机械与动力工程学院，副教授，博士生导师；主要研究方向为农业机器人。在机器视觉、生物特征图像识别、嵌入式智能计算、机器人设计与控制等领域持有国家发明专利近50项，于Journal of Field Robotics、IEEE、TIE 等期刊发表SCI/EI论文近100篇，任多个国际期刊编委、国际会议分会主席。近5年主持国家自然科学基金2项、“十三五”、“十四五”国家重点研发计划课题3项，英国皇家科学院项目、IEEE 标准化国际项目、英特尔、华为校企合作项目等10余项。现任Plant Phenomics 副主编。
二、时间
2022年10月27日 上午9:00-10:30
三、参与方式
关注公众号，点击链接观看直播，与嘉宾“面对面”交流
已关注的读者可回复【直播】获取直播链接
四、本次分享会主要内容
分享会分为两部分：
主讲人讲解主要内容+回答问题
主要内容：
面向作物表型分析的数据增强方法
机器视觉与人工智能理论技术的蓬勃发展推动了作物表型组学快速进步，高效的作物表型分析模型依赖高质量的2D/3D数据。针对高质量作物表型数据获取难题，本报告重点讨论数据增强的原理方法及相关技术发展趋势。1）作物表型图像/点云小样本数据的增强方法及其在水稻穗型分析中的应用；2)面向跨场景图像识别任务的领域自适应和迁移学习方法及其在作物病虫害识别中应用；3）基于神经辐射场的复杂自然环境下场景重建、异构数据重采样数据增强方法及其在多尺度作物群体表型分析中应用。