Seyed Majid Azimi, M.Sc.

Seyed Majid Azimi wurde 1986 in Teheran geboren und studierte den Bachelorstudiengang Elektrotechnik an der ZNU (Zanjan Universität) im Iran. Er studierte Computer- und Kommunikationstechnik zusammen mit Informatik an der Universität Saarland, an der er im November 2016 mit einem M.Sc. abschloss. Seine Masterarbeit mit dem Titel "Advanced Steel Microstructure Classification with Classic and Deep Learning Methods" entstand in Kooperation mit dem MECS Forschungsinstitut von Steinbeis GmbH. Seit Dezember 2016 arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Deutschen Zentrum für Luft und Raumfahrt (DLR) und seit März 2017 als Doktorand am Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung mit dem Thema „Traffic Monitoring with Deep Learning Methods“ aus Luftbildern von Helikoptern, Flugzeugen und Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). In seinem Forschungsprojekt spezialisert er sich auf die Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens (Deep Learning) für die Bild- und Videoverarbeitung.

Forschung

Schwerpunkte

  • Künstliche Intelligenz
  • Maschinelles Lernen (Deep Learning)
  • Computer Vision
  • Luftbild- und Nahbereichsphotogrammetrie
  • Objekterkennnung, Segmentierung, Tracking

Projekte

Publikationen

  • Azimi, Seyed Majid; Vig, Eleonora; Bahmanyar, Reza; Körner, Marco; Reinartz, Peter: Towards Multi-class Object Detection in Unconstrained Remote Sensing Imagery. arXiv preprint arXiv:1807.02700, 2018 mehr…
  • Azimi, Seyed Majid; Fischer, Peter; Körner, Marco; Reinartz, Peter: Aerial LaneNet: Lane Marking Semantic Segmentation in Aerial Imagery using Wavelet-Enhanced Cost-sensitive Symmetric Fully Convolutional Neural Networks. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018 mehr…