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Dr. Deepank Verma

Dr. / Postdoc-Forscher

Dr. Deepank Verma

T: +49 531 / 391 – 3505
d.deepank(at)tu-braunschweig.de

Biografie

Deepank promovierte am Institute of Technology Bombay, Indien, in Fach Urban Science and Engineering. In seiner Doktorarbeit untersucht er die Beziehung zwischen der Wahrnehmung von Individuen und der städtischen Umgebung. Er erhielt seinen Bachelor-Abschluss im Fach Planung von der School of Planning and Architecture Bhopal, Indien, und einen Postgraduierten-Abschluss in Stadtplanung vom Institute of Technology Kharagpur, Indien. Außerdem arbeitet er an Deep-Learning-Anwendungen in den Bereichen Computer Vision, Audioanalyse und Fernerkundung. Seine Forschungsinteressen umfassen Data Mining, maschinelles Lernen, Fernerkundung, menschliche Wahrnehmung und Stadtplanung. Er möchte Werkzeuge für die intelligente Stadtplanung und -entwicklung unter Verwendung von IoT- und Extended Reality (XR)-Einrichtungen entwickeln.

Weitere Informationen (CV, Publikationen, Projekte, etc.)

Berufliche und wissenschaftliche Laufbahn

2020 – Till Date Postdoctoral Researcher, Institute for Sustainable Urbanism (ISU), TU Braunschweig, DE


2019 - 2020 Research Associate, Centre for Urban Science and Engineering (CUSE), IIT Bombay, India


2017 - 2019 Teaching Assistant, Centre for Urban Science and Engineering (CUSE), IIT Bombay, India

Bildung

2016 - 2020

Ph.D. in Urban Science and Engineering, CUSE, IIT Bombay, India (Supervisors: Prof. Dr. Krithi Ramamritham and Prof. Dr. Arnab Jana)


2014 - 2016

M.C.P (Masters in City Planning), Dept. of Architecture and Regional Planning, IIT Kharagpur, India


2010 - 2014

B.Plan (Bachelors in Planning), Dept. of Urban Planning, SPA Bhopal, India

Ehrungen, Auszeichnungen, Engagement (Auswahl)
  • Aug 20 Naik and Rastogi award for excellence in Ph.D. research, IIT Bombay, India.
  • July 2020 Guest Speaker on Seminar Titled “AI in Urban Planning” organized by Institute of Town Planners India (ITPI, apex body in India for regulating Urban Planning courses and profession).
  • February 2020 Best Paper Award at 1st ICUSE Conference, IIT Bombay.
  • Nov 19 Speaker at Continuing Education Programme (CEP) in “Advances in Urban Planning: Needs of 21st Century Cities”.
  • Sep 19 Travel Grant to Attend Summer School at BIN Studies Unit, Univ. of Tokyo (Japan).
  • February 2018 Travel Grant to Attend Global Cities Forum at Chicago, IL (USA) (2019).
  • May 2016 Best Thesis award in MCP research (2014-2016).
Publikationen (Auswahl)

Articles in Peer-Reviewed Journals

Verma, D., Mumm, O., & Carlow, V. M. (2021). Identifying Streetscape Features Using VHR Imagery and Deep Learning Applications. Remote Sensing, 13(17), 3363.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2020). Predicting human perception of the urban environment in a spatiotemporal urban setting using locally acquired street view images and audio clips. Building and Environment, 186, 107340.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2019). Machine-based understanding of manually collected visual and auditory datasets for urban perception studies. Landscape and Urban Planning, 190, 103604.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2019). Identifying degrees of built arrangement in Indian cities through mid-resolution satellite imagery and Convolutional Neural Networks. In 2019 International Conference on Intelligent Computing and Remote Sensing (ICICRS) (pp. 1-6). IEEE.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2019). Transfer learning approach to map urban slums using high and medium resolution satellite imagery. Habitat International, 88, 101981.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2019). Classification and mapping of sound sources in local urban streets through AudioSet data and Bayesian optimized Neural Networks. Noise Mapping, 6(1), 52-71.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2018). Classification of the structure of cities through mid-resolution satellite imagery and patch based neural networks. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2018). Quantifying urban surroundings using deep learning techniques: a new proposal. Urban Science, 2(3), 78.

 

Books and Book Chapters (2014-2019)

Verma, D., Varghese, V., & Jana, A. (2021). Applicability of Big Data for transportation planning and management. In Advances in Urban Planning in Developing Nations (pp. 99-110). Routledge India.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2021). Analyzing New Frontiers in Urban Preference and Perception Research. In Geospatial Technology and Smart Cities (pp. 117-133). Springer, Cham.


Verma, D., & Jana, A. Urban perception experiments: Transition from traditional to advanced methods. In Advances in Urban Planning in Developing Nations (pp. 18-49). Routledge India.


Verma, D., & Jana, A. (2021). Urban Envelope: Representing Audio and Visual Features Extracted from Deep Learning Techniques. Urban Science and Engineering: Proceedings of ICUSE 2020, 121, 231.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2019). Artificial Intelligence and Human Senses for the Evaluation of Urban Surroundings. In International Conference on Intelligent Human Systems Integration (pp. 852-857). Springer, Cham.


Verma, D., Jana, A., & Ramamritham, K. (2018) How diverse are the neighbourhoods? a diversity index to assess land use mix through open source and online datasets. Regional Science Association International.

 

Other Publications

Verma, D., & Jana, A. (2019). LULC classification methodology based on simple Convolutional Neural Network to map complex urban forms at finer scale: Evidence from Mumbai. arXiv preprint arXiv:1909.09774..

Forschungsprojekte (Auswahl)

Current:

  • Since 2020 BeSt-Cities, Postdoctoral Researcher
Akademische Kurse, Seminare und Designstudios
  • 2021/22 Urban Data Lab – I Lead Instructor for the seminar. This is Part-I of the seminar, which provided an opportunity for the students to understand, create, assemble, code, and analyse the urban environment with the help of sensors and pocket-sized computers. It further facilitated students to gain know-how of the latest developments in visual and audio analysis with various Artificial Intelligence (AI) tools
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