主题一： 宽带双极化可重构透射阵列天线
主讲：张子康
（导师：代鑫）
主题二：基于特征融合重构与轻量化设计的野生动物检测方法
主讲：黄靖波
（导师：彭绍湖）
主题三：基于深度学习的高光谱遥感图像分类方法研究
主讲：罗育雄
（导师：唐东、杨小飞）
主办机构
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时间安排
2024年12月3日10：30-12：00
地点
黄埔研究院A1栋303教室
为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，足球竞猜平台
主办的“研途青年说”第85讲于2024年12月3日10：30-12：00在黄埔研究院A1栋303教室举行。本次主讲人为22级研究生张子康、黄靖波、和罗育雄。
张子康同学汇报的主题宽带双极化可重构透射阵列天线，近年来，现代通信和雷达系统对具有波束扫描能力的高增益天线有着迫切的需求，可重构发射阵列天线引起了极大的关注。张同学的研究是基于磁电偶极子概念，设计了一种新型的宽带可重构发射天线单元。天线单元是一种接收-发射结构，两个二极管集成在接收端，实现1-bit相位。通过添加缝隙延长表面电流路径的方式，增大贴片的等效电长度，达到天线的小型化目的。并通过正交放置的方法实现双极化。每个极化方向均可独立控制。实验结果表明，提出的RTA复杂度低、传输损耗小、带宽大。
黄靖波同学汇报的主题是基于特征融合重构与轻量化设计的野生动物检测方法，介绍了一种基于特征融合重构和轻量化设计的野生动物检测方法。研究背景指出，全球野生动物数量急剧减少，保护与监测野生动物对可持续发展至关重要。现有方法存在的局限性使得基于图像的监测成为新的研究热点。黄同学的研究采用YOLOv5网络结构，通过引入GD聚合分发机制、Dyhead检测头及知识蒸馏等技术，提高了模型的特征提取和目标检测能力，并对模型进行了剪枝以实现轻量化。最终结果表明，改进后的模型在准确性和效率上均有显著提升。该方法具备较高的实用性和鲁棒性，未来研究将继续优化模型性能和轻量化效果。
罗育雄同学汇报的主题是基于深度学习的高光谱遥感图像分类方法研究，他提出了一种创新的混合HSI分类方法，该方法将来自CNN的分层空间光谱特征和来自Transformer的像素远程依赖关系聚合在一起。提出的聚合多层特征网络（AMHFN）旨在从HSI中捕获各种层次特征和长依赖关系，提高分类精度和效率。提出的AMHFN包括三个关键模块：(a)局部像素嵌入模块（LPEM），用于捕获突出的空间光谱特征；(b)多尺度卷积提取（MSCE）模块，用于捕获多尺度局部空间光谱特征和聚合层次局部特征；(c)多尺度全局提取（MSGE）模块，探索多尺度全局依赖关系，整合多尺度分层全局依赖关系。在三个公开的高光谱图像（HSI）数据集上进行了严格的实验，证明了所提出的AMHFN方法的优越性能。
张子康
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电子与通信工程专业型硕士
导师：代鑫
主要研究方向：天线
主要科研成果：A Wideband Dual-polarized Recon gurable Transmitarray Element
黄靖波
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电子与通信工程专业型硕士
导师：彭绍湖
主要研究方向：目标检测
主要科研成果：发明专利一篇
罗育雄
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电子与通信工程专业型硕士
导师：唐冬，杨小飞
主要研究方向：基于深度学习的高光谱遥感图像分类方法研究
主要科研成果：
期刊论文：AMHFN: Aggregation Multi-Hierarchical Feature Network for Hyperspectral Image Classification
EI会议论文：Spectral-Spatial Attention Transformer Network for Hyperspectral Image Classification
发明专利公开：一种高光谱遥感图像的分类方法、系统、电子设备及介质
（撰稿人：区键铨 审核：谢玲、张虓）
