新闻动态
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2025年
(16条)CVEO课题组2025年度成果总结
岁月不居，时节如流。回首2025，武汉大学CVEO课题组全体师生秉承“探索、创新、务实、协作”的精神，在遥感模型、时空智能的前沿领域深耕不辍，在科研创新、项目攻关、产学研融合及人才培养等方面均取得了丰硕成果。
卫星视频多目标跟踪研究获新进展，PS2PAT-MOT框架提升轨迹完整性
为解决卫星视频中多目标跟踪中的轨迹完整性问题，课题组提出了PS2PAT-MOT框架，通过引入路径平滑与路径关联技术，有效提升了跟踪结果的连续性与准确性。
课题组参加ICTTE2025会议并进行口头汇报
课题组谭效良博士生在ICTTE2025会议上汇报了团队在“时空智能+智慧交通”领域的最新研究成果。同时，课题组陈关州副研究员作为CONFERENCE TECHNICAL COMMITTEES成员，深度参与了会议的学术评议工作。
课题组赴湖北省国土测绘院开展技术交流
课题组赴湖北省国土测绘院开展技术交流，分享了视频流异常识别、边坡监测、多视角病害识别等前沿成果，双方围绕遥感技术研发、实景三维应用及产学研合作进行了深入探讨，旨在共同推进技术创新与产业转化。
课题组发布自监督蒸馏框架MSSDF与厘米级数据集HR-Pairs
研究提出多模态共享自监督蒸馏框架MSSDF，大幅降低对标注数据的依赖，在多项下游任务中表现优异；同时开源了首个厘米级多模态遥感数据集HR-Pairs，助力领域研究。
课题组主持AI驱动时空信息服务与应用实践研讨会
课题组主持并参与“AI驱动下的时空信息服务与应用实践研讨会”，汇聚产学研专家探讨AI赋能测绘遥感的前沿方向。会议聚焦智能解译、三维重建、算力支撑等议题，旨在推动构建从数据到智能决策的完整产业创新链。
团队提出TripleS优化框架，显著提升遥感影像语义变化检测性能
针对多任务学习中的梯度冲突问题，课题组设计了创新的TripleS框架，有效协同优化变化检测与地物分类子任务，在多个公开数据集上实现了领先的语义变化检测精度。
课题组团队在PRCV 2025超高速脉冲视觉挑战赛中荣获最佳新锐奖
课题组“CVLearner”团队（成员：郭文超等）在PRCV 2025超高速脉冲视觉挑战赛中荣获“最佳新锐奖”。团队针对脉冲视觉数据稀缺的难题，创新性地提出了结合视频插帧与事件仿真的数据合成方法，为脉冲视觉数据集构建与算法研究提供了新思路。
课题组2026年大创项目启动，面向武汉大学全校本科生招募成员
为推动本科生科研训练，测绘遥感信息工程全国重点实验室CVEO课题组现设立4项GeoAI专项大创项目，面向武汉大学2024级本科生公开招募项目成员。
课题组研究生、本科生参加CPGIS年会并进行口头汇报
课题组郭文超博士研究生、姜艾艾本科生赴郑州市参加CPGIS2015学术年会，分别就时空数据挖掘与城市计算的前沿研究成果进行了精彩的口头报告，展现了团队在青年人才培养方面的成果。
课题组提出轻量级多模态融合网络LMFNet，提升遥感影像分割精度
课题组团队创新性地设计了LMFNet网络，能够高效融合RGB、近红外、DSM等多种模态的遥感数据，在土地覆盖分类任务中取得了优异的性能，并展现出良好的模态扩展能力。
团队发布RoofMapNet模型与数据集，实现高精度建筑物屋顶结构提取
课题组提出端到端网络RoofMapNet，有效解决了屋顶结构提取中的异构性、遮挡与数据稀缺难题，并同步开源了相关数据集与代码，为城市数字孪生等应用提供了关键技术支撑。
课题组在武汉物联网产业协会年会分享立体感知技术
课题组张晓东教授在武汉物联网产业协会年度大会上作专家报告，分享了多模态遥感大数据立体感知关键技术及其在智慧交通等领域的创新应用，为物联网与空间信息技术融合、推动产业高质量发展提供了前沿洞见。
团队提出EXP-CASA改进模型，显著提升植被生产力估算精度
课题组针对经典CASA模型复杂度高、不确定性大的问题，创新性地提出了EXP-CASA模型。该模型通过优化关键参数估算方法，将NPP估算误差显著降低，并展现出优异的适应性与稳定性，为全球植被生产力的连续精准评估提供了更优解决方案。
团队提出BFA-YOLO模型，显著提升建筑立面元素检测精度
课题组针对建筑立面元素检测难题，创新性地提出了BFA-YOLO目标检测网络及配套的BFA-3D数据集。该模型通过三个核心模块有效解决了元素分布不均、小目标难检及背景噪声干扰等挑战，在公开数据集上的检测精度显著优于基准模型，为自动化创建建筑信息模型（BIM）提供了更优解决方案。
课题组受邀在中南勘察设计院“中南论坛”作专题报告
课题组张晓东教授受邀在中南勘察设计院“中南论坛”作“多模态遥感大数据立体感知关键技术及应用”专题报告，深入介绍了三维数字孪生、视频孪生定位、“天空地”一体化传感网等核心技术及其在智慧交通、边坡监测中的应用，助力行业向时空智能转型。
