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                              • 趙勇

                              • 職稱:副教授
                              • 電話:0755-26035353;辦公室:A-412
                              • Email:zhaoyong@pkusz.edu.cn
                              研究方向:1、基于視頻的機器學習、視頻與圖像的特征提取與分析;2、深度學習及其在輔助駕駛ADAS、工業機器視覺檢測與監測、健康監測等領域的應用;3、視頻圖像的智能分析,包括場景目標的檢測、提取、跟蹤、識別與行為分析;智能交通中的車牌識別、機動車違章檢測等產業化應用。

                              導師與研究領域、方向:

                              (1)深度學習的方法、架構、工具、開發環境的研究、基于深度學習的快速目標檢測與識別,顯著性檢測與圖像理解、深度學習中間層的特征提取、研究與應用,以及深度學習中卷積神經網的架構創新等方面的研究。

                              (2)與香港生產力促進局合作,開展深度學習在疲勞駕駛檢測、行人檢測、機動車檢測、車道偏移檢測以及在先進輔助駕駛(ADAS)方面的應用研究,并已進入了產業化的階段。在此基礎上,我們進一步開展直接感知駕駛相關信息的深度駕駛研究(2015 ICCV上由普林斯頓大學提出一種性能優越的自動駕駛技術),是未來自動駕駛中的很有潛力的關鍵技術。

                              (3)
                              在制造業的工業過程監測、磨具監測、產品及零件的品質檢測方面的工作,目前大量依靠人工(人眼)來進行,隨著人口紅利的消失,基于深度學習的工業機器視覺技術將會有很大的機遇和發展,可以逐步替代目前基于模板匹配的、比較繁瑣呆板的機器視覺技術,使工業機器視覺更加智能化和低成本化。

                              (4)
                              在智能交通方面,研究深度學習在虛擬線圈、車流量統計、人數統計、違章變道、違章停車等方面的應用。我們研發的基于視頻的車牌自動識別技術達到了業界最好的水平,其包括車牌的檢測、定位、字符分割及識別等,是智能交通中的最核心的技術之一。

                              (5)
                              智能監控中的動態目標檢測、跟蹤與行為分析。1997年美國國防高級研究項目署(Defense Advanced Research Projects Agency)設立了以卡內基梅隆大學為首,麻省理工學院等高校參與的視覺監控重大項目VSAM(Visual Surveillance and Monitoring),主要研究用于戰場及普通民用場景進行監控的自動視頻理解技術,是目前視頻監控系統、視頻管理系統的一個十分重要的技術。我們利用圖像處理、視頻分析、以及模式識別等技術開展場景的背景建模,以及在此基礎之上的目標的檢測、提取、跟蹤、識別與行為分析等技術和在安防行業中的應用研究。


                              目前承擔的主要科研項目:

                              1.2016.6-2019.6  基于卷積神經網(CNN)的深度駕駛算法研究,深圳市科技計劃科研布局項目,項目負責人;

                              2.2016.6-2017.6  ADAS(先進輔助駕駛)軟件算法,深圳市愛培科科技有限公司,項目負責人;

                              3.2016.6-2021.6  虛擬智能聯合研究中心,深圳市豐巨泰科電子有限公司,項目負責人;

                              4.2015.03-2016.03  基于移動終端的音視頻直播及分享系統,深圳市瑞工科技有限公司,項目負責人;

                              5.2014.03-2015.08  新一代駕駛輔助系統(New Generation of Driving Assistant System),香港創新署,本校負責人;

                              6.
                              2014.05-2016.04    視頻分析算法的可重構算子研究與應用,深圳市科技計劃重點實驗室提升,項目負責人;

                              7.
                              2014.11-2016.09  可用ASIC實現的新一代視頻智能分析基礎算子研究與開發,深圳市科技計劃基礎研究項目,項目負責人;

                              8.
                              2014.01-2016.12  移動互聯網環境下面向觀眾的智慧博物館關鍵技術研究及示范,國家科技惠民計劃,本校負責人;

                              9.
                              2013.08-2015.10  低功耗Z-WAP無線自組網芯片模組,2013年國家中小企業發展專項資金項目,本校負責人;

                              10.
                              2013.09-2014.12  周界及車牌識別算法IVE2.0,深圳市華為海思半導體有限公司,項目負責人;

                              近5年來取得的主要成果:
                              1.Y. Zhao and M.N.S. Swamy, "Design of Least-Asymmetric Compactly Supported Orthogonal Wavelets Via Optimization," IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering, Vol. 26, No. 1, January 2001, pp21-26.

                              2.Y. Zhao and M.N.S. Swamy, "New Technique for Designing Nearly Orthogonal Wavelet Filter Banks With Linear Phase," IEE Proceeding on Vision, Image and Signal Processing, Vol. 147, No. 6, December 2000, pp527-533.

                              3.Y. Zhao and M.N.S. Swamy, "Techniques for Designing Biorthogonal Wavelet Filters With An Application To Image Compression," Electronics Letters, September, 1999, Vol.35, No. 18, pp1530-1532.

                              4.Y. Zhao, B. Wang, L. Dong and W. Zhao, ``Applying Incompletely Connected Feedforward Neural Network to Ambulatory ECG Data Compression', Electronics Letters, Vol.33, No.3. 1997.

                              5.Y. Zhao, ``On-line Neural Network Learning Algorithm with Exponential Convergence Rate', Electronics Letters, Vol. 32, No. 15, 1996.


                              對計劃招收研究生的基本要求: 
                              1) 專業范圍: 通信、電子、計算機、數學

                              2) 外語/數學能力: 數學基礎好、能閱讀外文文獻

                              3) 研究/開發能力: 基本的編程、研究與開發能力

                              所在實驗室/研究中心:移動視頻網絡技術研究中心(www.mvnt.org)

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