Qu Tao

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Personal Information

Personal Information

  • Date of Birth:

    1988-07-12
  • E-Mail:

  • Date of Employment:

    2020-03-01
  • School/Department:

    计算机学院
  • Education Level:

    With Certificate of Graduation for Doctorate Study
  • Gender:

    Male
  • Professional Title:

    Associate professor
  • Status:

    Employed
  • Alma Mater:

    武汉大学
  • Supervisor of Master's Candidates

Profile

本人聚焦国家安全战略领域,融合计算机、电子信息、遥感、测绘多学科优势,以人工智能算法在国产嵌入式设备端侧实时处理为核心研究特色,专注国家关键装备智能化升级,全力支撑国家自主可控战略需求。

一、科研与学术成果

1.       科研项目
主持多项国家级、部委级项目,参与多项国家重点研发计划、国家级重大专项与重点型号配套项目,科研经费充足、研究方向紧贴国家战略。

2.       学术成果
以第一/通讯作者发表SCI/EI 论文数十篇(含 IEEE期刊、CCF A/B/C 类权威期刊/会议),申请多项国家发明专利;荣获2024 年湖北省科学技术进步奖二等奖、第二届航天工程论坛优秀论文奖。

3.       学生培养
深耕研究生科研能力与竞赛培养,指导学生斩获第四届中科星图杯高分遥感图像解译软件大赛一等奖、第二届天智杯人工智能挑战赛决赛优秀奖。

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高分解译大赛第一名颁奖


二、核心研究方向与技术突破

(一)航天智能处理

突破大幅面、小样本、小尺寸遥感图像实时智能检测的精度、速度与训练瓶颈,构建遥感图像在轨实时智能处理全国产化解决方案,实现卫星数据轻量化下传与高效利用。

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采用决策推理训练-Agent大模型思维链实现遥感影像解译


          技术成果已应用于风云四号、海南一号、天问一号 / 二号、嫦娥七号、天和号空间站 30 余颗卫星 / 航天器,覆盖国家遥感星座与主流商业遥感卫星;

 •        新一代全国产化星载图像处理模块(AI 硬件 + 操作系统 + 算法模型)进入初样阶段,自主可控、国内领先;实现航天领域关键技术国产替代。

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技术应用于天问一号火星车相机拍摄“着巡合影”图


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研制的空间站天和核心舱某科学实验装置主控设备


(二)航空智能处理

攻克无人机端侧目标检测、识别、跟踪的嵌入式实时运行难题,突破小网络、小样本、复杂场景目标跟踪技术瓶颈。

          自研光电图像处理方案已在大 / / 小多型号无人机定型应用,性能稳居国内第一梯队,是量产行业无人机应用最广泛的图像处理设备之一;

          成果应用于彩虹、滕盾、纵横等主流无人机平台,成功支撑高海拔、极寒、复杂地形下的人工增雨、侦察探测等关键任务;

          近三届深圳世界无人机大会,超半数光电图像处理产品采用本人团队技术成果,产品远销国内和国际市场。

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2026年1月,纵横云龙-3人影型固定翼无人机开展人工增雨(雪)作业任务。本人团队提供核心光电图像处理技术支撑,凭借过硬的技术实力,保障无人机在高海拔、复杂地形及极寒恶劣条件下,实现精准化人影作业,圆满完成任务

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搭载本人团队光电图像处理技术的旋翼无人机实现上海等国内城市交通巡检


三、合作单位与应用场景

          核心合作:

           航天科技、航天科工、中航工业、中国兵器、中国船舶、中国电科、中科院等央企集团研究所。

           长光卫星、微纳星空、银河航天等商业遥感卫星头部企业。

           彩虹无人机、滕盾无人机、纵横无人机、爱生无人机等国内主要无人机和机载光电设备总体单位。

          服务覆盖:航天航空、央企研究所30-40 家国家级科研单位,同时覆盖商业航天遥感卫星、低空经济无人机 AI 等主流市场企业。


四、发展前景

空天领域新基建与装备智能化处于国家战略机遇期,AI 技术渗透率低、刚需强劲,团队研究方向紧扣国产替代与国防安全,学生在科研深造、国防院所、高端企业就业均具备广阔前景。


五、近年代表性论文(部分)

1.      Zheng Y, He C, Chen X, H Zhang, T Qu, D Wang. Dfa-mot: A dynamic field-aware multi-object tracking framework for unmanned aerial vehicles[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2025. (通信作者,SCI一区,CCF-B)

2.      FAN S, YIN H, J LIU, T QU. A One-Shot Object Detection Method Fusing Dual-Branch Optimized SAM and Global-Local Collaborative Matching[J]. 电子与信息学报, 2025, 47(12): 1-12.(通信作者,SCI三区,T1/CCF-A)

3.      Jiang Z, Li C, Qu T, et al. MSQuant: Efficient post-training quantization for object detection via migration scale search[J]. Electronics, 2025, 14(3): 504.(通信作者,SCI三区)

4.      Miao X, Qu T, Chen X, et al. Superpixel-based foreground-preserving image stitching[J]. Machine Vision and Applications, 2023, 34(1): 17.(通信作者,SCI四区,CCF-C)

5.      Wei Y, Wang D, Qu T. DCKD: Bridging DETR and CNN-based Detectors with Decomposed Knowledge Distillation[C]//2024 IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC). IEEE, 2024: 88-93. (通信作者,EI,CCF-C)




Work Experience

  • 2023.3 to Now

    武汉大学 | 计算机学院 | 副教授

  • 2020.2 to 2023.2

    武汉大学 | 计算机学院 | 讲师

  • 2017.2 to 2020.2

    武汉大学 | 国际软件学院 | 博士后