报告时间：11月29日（星期四）15:00

报告地点：信息楼自动化学院310报告厅

报 告 人：杨越，自动化学院讲师、工学博士

报告题目：University of New Brunswick学习情况交流

内容简介：留学经历、科研心得及主要研究工作介绍。图像技术作为一种非破坏性测量方式，在地质环境与灾害监测中正起着重要的作用。但目前对地震信号的图像分析仍在处于探索中。针对繁杂的地震信号，采用多信号的时频特性分析与图像纹型特征匹配的方法，减少破坏性监测，从而建立基于信号与图像特征匹配的综合地震信号特征关联模型，并探讨图像分类技术在其他资源环境中的应用。

报告人简介：杨越，2011年获得华中科技大学计算机科学博士学位，2017年10月至2018年10月，国家公派加拿大访问学者。研究方向：信号处理；机器视觉；图像特征匹配与分类。主持国家自然科学基金、中央高校基金、重点实验室开放基金等项目。发表论文10余篇，申请专利软著多项。