北京航空航天大学宇航学院硕士研究生导师信息：张浩鹏

　　考研中一般在复试期间大家会联系硕士研究生导师，因为提前联系运气好的话，导师看到你的简历后可能对你非常感兴趣，在不违背原则的前提下没准会对你的复试指点一二。那在和导师邮件沟通的过程中如果你对导师的学术著作颇有研究或者在考研前就已经瞄准某位导师，那就很有必要对于硕士研究生导师的信息提前熟悉了解，方便以后的沟通。下面新东方在线考研频道为大家分享：“ 北京航空航天大学宇航学院硕士研究生导师信息：张浩鹏 ”文章。

　　张浩鹏

　　副教授 、研究生导师

　　张浩鹏，北京航空航天大学宇航学院航天信息工程系(图像处理中心)副教授、本科教学副主任，分别于2008年和2014在北京航空航天大学获学士和博士学位。

　　主讲本科生核心专业课《模式识别》《数字图像处理》和《航天信息智能处理系统设计及应用》、本科生一般专业课《机器学习基础》、研究生专业理论课《计算机视觉专题探讨》、本科生核心专业课《专业课程设计》及《专业综合实验》专题“遥感图像处理软件设计”等课程;指导硕士研究生7人，已毕业3人，其中1人获评国家奖学金、2人获评北航优秀毕业生;指导本科毕业设计15人，其中2人获评院优;指导北航“冯如杯”学生学术科技作品竞赛二等奖2项、三等奖4项;担任本科207512班班主任，曾任宇航学院2007级本科生辅导员、2014级硕士研究生辅导员、博士研究生辅导员、本科151515班班主任;获2017年北航青年教师教学基本功大赛二等奖、2018年何鸿燊奖教金一等奖、2018年北航生产实习优秀指导教师二等奖等教学奖励。

　　先后主持及合作承担自然科学基金、重点研发计划、863、预先研究、高分辨率对地观测重大专项、航天创新基金等国家重大项目以及其它横向课题多项;在国内外学术期刊和会议上已发表学术论文70余篇，其中SCI检索30余篇;以第一发明人授权发明专利9项;北京图象图形学学会理事、青年委员会副主任委员，中国图象图形学学会视觉传感专委会委员，IEEE和SPIE会员;担任IEEE TIP、TGRS、TMM、TIE、TSMC等十余种SCI期刊审稿人;研究主要集中于图像处理、计算机视觉、机器学习等人工智能技术基础理论及其在航天、遥感和医学等领域应用。

　　欢迎就相关方向感兴趣、积极上进的同学加入团队，共同进步!

　　欢迎具备2021年推免资格的同学(2022年9月入学)联系!

　　长期招募优秀本科生开展实习研究!

　　English Webpages (keep updated): https://haopzhang.github.io/ (最新研究动态)

　　实验室主页：http://remex.buaa.edu.cn/ OR https://remex-lab.github.io/index.html

　　教育经历

　　2004.9-2008.7 北京航空航天大学 | 探测制导与控制技术 | 学士学位 2011.9-2013.3 Rutgers University | 计算机视觉 | 国家公派联合培养 2008.9-2014.1 北京航空航天大学 | 模式识别与智能系统 | 博士学位

　　工作经历

　　2020.8-至今 宇航学院航天信息工程系(图像处理中心) | 北京航空航天大学 2014.7-2020.8 宇航学院图像处理中心 | 北京航空航天大学 | 讲师

　　研究概况

　　研究兴趣：

　　图像处理、图像理解、模式识别、计算机视觉、机器学习等，具体包括：

　　1)遥感图像处理与分析

　　2)目标检测与识别

　　3)图像增强、复原与重建

　　4)三维重建与三维数据处理

　　5)机器学习方法及应用，如无监督/弱监督学习、小样本学习、可解释AI、深度学习、度量学习、流形学习、核方法、回归分析等

　　应用领域：

　　航天、遥感、医学

　　最新研究动态见 https://haopzhang.github.io/

　　发表论文：

　　Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=WTgprVgAAAAJ

　　ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1981-8307

　　publons: https://publons.com/researcher/1410897/haopeng-zhang/

　　dblp: https://dblp.uni-trier.de/pers/hd/z/Zhang_0001:Haopeng

　　部分代表论文(仅以发表时间倒序列出第一/通讯作者论文)：

　　[1]. Haopeng Zhang, Pengrui Wang, Zhiguo Jiang. Nonpairwise-Trained Cycle Convolutional Neural Network for Single Remote Sensing Image Super-Resolution.IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING，2021，59(5):4250-4261

　　[2]. Yanghua Di, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang. A Public Dataset for Fine-Grained Ship Classification in Optical Remote Sensing Images. REMOTE SENSING，2021，13(4):747

　　[3]. Jiawei Shi, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang. Few-Shot Ship Classification in Optical Remote Sensing Images Using Nearest Neighbor Prototype Representation. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING，2021，14:3581-3590

　　[4]. Xin Zhang, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang. Out-of-region keypoint localization for 6D pose estimation. Image and Vision Computing 93: 103854 (2020)

　　[5]. Sijia Qiao, Yu Sun, Haopeng Zhang. Deep Learning Based Electric Pylon Detection in Remote Sensing Images. Remote Sensing 12(11): 1857 (2020)

　　[6]. Xin Zhang, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang. Real-time 6D pose estimation from a single RGB image. Image and Vision Computing 89: 1-11 (2019)

　　[7]. Yuan Yao, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang, et al. On-Board Ship Detection in Micro-Nano Satellite Based on Deep Learning and COTS Component. Remote Sensing 11(7): 762 (2019)

　　[8]. Haopeng Zhang, Qin Deng. Deep Learning Based Fossil-Fuel Power Plant Monitoring in High Resolution Remote Sensing Images: A Comparative Study. Remote Sensing 11(9): 1117 (2019)

　　[9]. Pengrui Wang, Haopeng Zhang, Feng Zhou, et al. Unsupervised Remote Sensing Image Super-Resolution Using Cycle CNN. IGARSS 2019: 3117-3120

　　[10]. Xin Zhang, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang, et al. Vision-based Pose Estimation for Textureless Space Objects by Contour Points Matching, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2018, 54(5): 2342-2355.

　　[11]. Bowen Cai, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang, et al. Online Exemplar-Based Fully Convolutional Network for Aircraft Detection in Remote Sensing Images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 15(7): 1095-1099 (2018)

　　[12]. Shanlan Nie, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang, et al. Inshore Ship Detection Based on Mask R-CNN. IGARSS 2018: 693-696

　　[13]. Haopeng Zhang, Yi Su, Bowen Cai, et al. Star Image Simulation and Subpixel Centroiding for an Earth Observing Sensor. IGARSS 2018: 3300-3303

　　[14]. Bowen Cai, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang, et al. Airport Detection Using End-to-End Convolutional Neural Network with Hard Example Mining. Remote Sensing 9(11): 1198 (2017)

　　[15]. Haopeng Zhang, Tarek El-Gaaly, Ahmed Elgammal, et al. Factorization of view-object manifolds for joint object recognition and pose estimation. Computer Vision and Image Understanding 139: 89-103 (2015)

　　[16]. Haopeng Zhang, Zhiguo Jiang, Ahmed Elgammal. Satellite recognition and pose estimation using Homeomorphic Manifold Analysis. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 51(1): 785-792 (2015)

　　[17]. Haopeng Zhang, Zhiguo Jiang, Yuan Yao, et al. Vision-based pose estimation for space objects by Gaussian process regression. IEEE Aerospace Conference 2015

　　[18]. Yuan Yao, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang. Space object image enhancement based on intrinsic image decomposition. IEEE Aerospace Conference 2015.

　　[19]. Haopeng Zhang, Zhiguo Jiang. Multi-view space object recognition and pose estimation based on kernel regression. Chinese Journal of Aeronautics 27(5): 1233-1241 (2014)

　　[20]. 张浩鹏, 姜志国. 基于姿态加权核回归的航天器姿态估计. 北京航空航天大学学报, 40(4): 494-499 (2014)

　　[21]. Haopeng Zhang, Zhiguo Jiang, Ahmed Elgammal. Vision-based pose estimation for cooperative space objects. Acta Astronautica 91: 115-122 (2013)

　　[22]. Haopeng Zhang, Tarek El-Gaaly, Ahmed Elgammal, et al. Joint object and pose recognition using Homeomorphic Manifold Analysis. The Twenty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-13) 2013: 1012-1019.

　　[23]. Haopeng Zhang, Wei Zhang, Zhiguo Jiang. Space object high-resolution optical imaging simulation of space-based systems. SPIE International Symposium on Defense, Security, and Sensing (SPIE DSS 2012), in Proceedings of SPIE Vol. 8385: 838511

　　授权发明专利(第一发明人)：

　　[1]. 一种序列聚焦观测模式下恒星像点位置提取方法，授权号ZL201610298889.5，2018

　　[2]. 基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法，授权号ZL201610498801.4，2018

　　[3]. 一种空间目标三维点云光顺去燥方法，授权号ZL201610270283.0，2018

　　[4]. 一种图像变化检测方法，授权号ZL201610245590.3，2019

　　[5]. 一种基于轮廓点ORB特征匹配的无纹理空间目标姿态估计算法，授权号ZL201710322683.6，2019

　　[6]. 一种用于静止轨道卫星探测仪的恒星检测方法及装置，授权号ZL201711447155.X，2020

　　[7]. 一种空间目标可见光光学特性仿真方法，授权号ZL201810017794.0，2021

　　[8]. 一种遥感图像星上智能处理演示验证系统，授权号ZL201810005718.8，2021

　　[9]. 基于循环神经网络的无监督遥感图像超分辨率重建方法，授权号ZL201910177283.X，2021

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