图像识别与智能控制科研团队 发布日期:2024-05-30
一、研究方向简介 图像识别与智能控制团队主要研究工业互联网、机器视觉与大数据挖掘,涉及计算机应用、模式识别、图像处理技术、计算机视觉、深度支持向量机的研究、数据融合等。针对不同领域产生的图像识别、视频识别和分析等问题,开展基于深度神经网络的模式识别技术在智慧农业、人体行为识别、工业互联网大数据分析与建模、艺术作品数字化孪生等方面的基础应用研究。
二、团队简介 团队带头人:张传雷教授, 工学博士,博士生导师,加拿大瑞尔森大学(Ryerson University)博士后。IEEE会员,中国电子学会高级会员。长期从事模式识别、IEEE会员、ACM会员、中国电子学会高级会员。主要从事模式识别、信息处理、图像处理、物联网、大数据挖掘、区块链等方面的基础应用研究。近5年来主持了天津市自然科学基金重点项目、天津市留学回国人员科技活动启动项目(优秀类)、天津市应用基础与前沿技术研究计划(一般项目)、天津市科技特派员项目、天津市津南区科技计划项目、天津市高等学校科技发展基金计划项目、天津市高校聘请外专特色项目各1项,相应论文成果已发表在国际SCI期刊30余篇。入选天津市学科创新骨干人才计划、天津滨海创新创业领军人才。天津科技大学人工智能专业学科带头人、人工智能专业学术带头人。
团队成员:团队由张传雷教授、李建荣副教授、丁忠林副教授、可婷博士、孙迪博士、王辉博士组成。6位专家在模式识别、图像处理技术、计算机视觉、深度支持向量机的研究、数据融合等多领域融合、工业互联网大数据分析与建模、艺术作品数字化孪生等方面研究成果显著。团队成员还包括6名企业导师,硕士研究生40余人。团队已培养出工学硕士生7人。
三、科研特色 1、机器视觉研究。针对不同领域产生的图像识别、视频识别和分析等问题,开展基于深度神经网络的模式识别技术在智慧农业、人体行为识别、工业互联网大数据分析与建模、艺术作品数字化孪生等方面应用研究。 2、基于大数据挖掘技术的异常(AD)检测技术。5G移动网络异常分析、网络安全入侵检测、机械设备故障检测等。 3、深度支持向量机的研究。研究基于深度学习与支持向量机的数据分类创新算法。 4、艺术作品数字化孪生。研究壁画等艺术作品的数字化保护、VR与数字孪生。 5、AI深度神经网络优化训练。 针对CPU\GPU异构计算平台的深度神经网络训练中的效率问题开展新策略、新算法研究。 四、学术水平 项目组承担、参与了国家自然基金、天津市自然科学基金重点项目、天津教委、天津市科技特派员项目等20余项;在国内外重要学术期刊发表学术论文70余篇,被SCI收录论文近40篇;申请及授权国家发明专利20余项。获得省部级各类科技奖励 4余项。
五、标志性成果 基于机器学习的农作物病虫害监测系统
5G网络异常检测系统
LNG接收站智能监控系统 智慧糖业大数据AI训练平台
AI智能办公人员行为识别系统 基于上下文语义约束的汉字图像修复效果 基于对称性检测的人脸补全修复效果
(a)原图 (b)线图提取结果
(c)临摹工具原型 (d)考古绘图生成工具
六、荣誉
七、代表性论文:
八、联系方式 联系人:张传雷;E-mail: a17647@gmail.com ;李建荣,E-mail: lisa_ljr@tust.edu.cn 地 址:天津经济技术开发区第十三大街9号天津科技大学(泰达西院),人工智能学院8号楼408,414房间 |
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