伊桑布鲁尔完成博士论文答辩

总结

应用科学系正式祝贺伊森·布鲁尔博士成功卫冕博士论文。

完整的描述

Ethan Brewer将成为纽约大学计算机科学与工程系的研究助理教授。伊桑的主要研究兴趣是围绕机器学习，高性能计算和遥感数据的国际发展和城市科学研究的应用。他对在数据稀疏的环境中生成信息以改进政策和决策特别感兴趣。他持有马里兰大学巴尔的摩分校物理学学士学位和William & 玛丽应用科学硕士学位。摘要：自2012年以来，使用深度学习方法，特别是卷积神经网络（cnn）的卫星图像分析越来越受欢迎，其用途扩展到人口、财富、贫困、冲突、土地利用分类、教育和基础设施等应用的估计。本文对这一文献体系的贡献分为三个部分。首先，我探索了使用深度学习来克服关于世界上大部分地区现有道路基础设施的准确信息的稀疏性或完全缺乏。使用由定制编码的Android应用程序生成的新颖标记数据集，我展示了一种迁移学习方法可以基于高分辨率卫星图像估计道路质量，准确率高达80%。在第二章中，我说明了该模型和相关模型对网络入侵（数据中毒）的脆弱性，并提出了一种新的技术来减轻这些漏洞。第三章应用所学到的经验教训，提出了一种新的模型架构，用于对世界各地难以到达的地区的工业场地进行时空监测，该模型架构集成了高分辨率卫星图像、分割算法和预训练的CNN-LSTM（长短期记忆）框架，以自动检测和监测中华人民共和国境内的单个工业场地。这三章促进了我们对卫星数据背景下计算机视觉所特有的许多挑战的理解，并为卓有成效的未来方向提供了一些指导。恭喜布鲁尔博士！