基本信息
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职业迁徙
个人简介
赵勇博士、北京大学移动视频研究中心主任、外籍专家,兼贵州大学计算机学院博士生导师、教授。
• 毕业于东南大学自动化所、师从钱钟韩院士和冯纯伯院士,曾任浙江大学电子工程系副教授,留学期间曾在加拿大Concordia University从事关于小波变换在图像处理与压缩中的应用。为加拿大北方电讯开发的语音包丢失补偿算法达业界先进水平。
• 之后加盟Honeywell担任负责视音频处理高级软件工程师,其中在视频压缩、与智能目标检测与搜索等技术方面为Honeywell的视频监控系统做出多项突破性贡献,使其产品在北美市场上更具竞争力。
• 回国后,在北京大学移动视频网络研究中心从事计算机视觉,机器学习,视频分析等方面的工作。尤其专注智能视频技术的实现与产业化研究。曾领导学生研发了国内第一款疲劳驾驶检测仪,该项目参加国内首届创新创业大奖赛,在600多个队参与的创业组中获第一名,国内第一个获国家发明专利的视频发布系统以及国内第一款高清网络摄像机,第一款360度全景辅助泊车系统,第一个手机视频直播系统,以及国内唯一的自主知识产权的无线感知网协议栈技术,成功孵化多家高科技企业。
• 已培养出近百名博士和硕士研究生,在百度、腾讯、网易等大中型企业担任研发骨干。在国内外刊物上发表论文100多篇,申请40多项发明专利,主持或主要参与几十项国家、粤港及地方科研项目,出版专著一部。
导师与研究领域、方向:
(1)深度学习的方法、架构、工具、开发环境的研究、基于深度学习的快速目标检测与识别,显著性检测与图像理解、深度学习中间层的特征提取、研究与应用,以及深度学习中卷积神经网的架构创新等方面的研究。
(2)与香港生产力促进局合作,开展深度学习在疲劳驾驶检测、行人检测、机动车检测、车道偏移检测以及在先进辅助驾驶(ADAS)方面的应用研究,并已进入了产业化的阶段。在此基础上,我们进一步开展直接感知驾驶相关信息的深度驾驶研究(2015 ICCV上由普林斯顿大学提出一种性能优越的自动驾驶技术),是未来自动驾驶中的很有潜力的关键技术。
(3)在制造业的工业过程监测、磨具监测、产品及零件的品质检测方面的工作,目前大量依靠人工(人眼)来进行,随着人口红利的消失,基于深度学习的工业机器视觉技术将会有很大的机遇和发展,可以逐步替代目前基于模板匹配的、比较繁琐呆板的机器视觉技术,使工业机器视觉更加智能化和低成本化。
(4)在智能交通方面,研究深度学习在虚拟线圈、车流量统计、人数统计、违章变道、违章停车等方面的应用。我们研发的基于视频的车牌自动识别技术达到了业界最好的水平,其包括车牌的检测、定位、字符分割及识别等,是智能交通中的最核心的技术之一。
(5)智能监控中的动态目标检测、跟踪与行为分析。1997年美国国防高级研究项目署(Defense Advanced Research Projects Agency)设立了以卡内基梅隆大学为首,麻省理工学院等高校参与的视觉监控重大项目VSAM(Visual Surveillance and Monitoring),主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术,是目前视频监控系统、视频管理系统的一个十分重要的技术。我们利用图像处理、视频分析、以及模式识别等技术开展场景的背景建模,以及在此基础之上的目标的检测、提取、跟踪、识别与行为分析等技术和在安防行业中的应用研究。
• 毕业于东南大学自动化所、师从钱钟韩院士和冯纯伯院士,曾任浙江大学电子工程系副教授,留学期间曾在加拿大Concordia University从事关于小波变换在图像处理与压缩中的应用。为加拿大北方电讯开发的语音包丢失补偿算法达业界先进水平。
• 之后加盟Honeywell担任负责视音频处理高级软件工程师,其中在视频压缩、与智能目标检测与搜索等技术方面为Honeywell的视频监控系统做出多项突破性贡献,使其产品在北美市场上更具竞争力。
• 回国后,在北京大学移动视频网络研究中心从事计算机视觉,机器学习,视频分析等方面的工作。尤其专注智能视频技术的实现与产业化研究。曾领导学生研发了国内第一款疲劳驾驶检测仪,该项目参加国内首届创新创业大奖赛,在600多个队参与的创业组中获第一名,国内第一个获国家发明专利的视频发布系统以及国内第一款高清网络摄像机,第一款360度全景辅助泊车系统,第一个手机视频直播系统,以及国内唯一的自主知识产权的无线感知网协议栈技术,成功孵化多家高科技企业。
• 已培养出近百名博士和硕士研究生,在百度、腾讯、网易等大中型企业担任研发骨干。在国内外刊物上发表论文100多篇,申请40多项发明专利,主持或主要参与几十项国家、粤港及地方科研项目,出版专著一部。
导师与研究领域、方向:
(1)深度学习的方法、架构、工具、开发环境的研究、基于深度学习的快速目标检测与识别,显著性检测与图像理解、深度学习中间层的特征提取、研究与应用,以及深度学习中卷积神经网的架构创新等方面的研究。
(2)与香港生产力促进局合作,开展深度学习在疲劳驾驶检测、行人检测、机动车检测、车道偏移检测以及在先进辅助驾驶(ADAS)方面的应用研究,并已进入了产业化的阶段。在此基础上,我们进一步开展直接感知驾驶相关信息的深度驾驶研究(2015 ICCV上由普林斯顿大学提出一种性能优越的自动驾驶技术),是未来自动驾驶中的很有潜力的关键技术。
(3)在制造业的工业过程监测、磨具监测、产品及零件的品质检测方面的工作,目前大量依靠人工(人眼)来进行,随着人口红利的消失,基于深度学习的工业机器视觉技术将会有很大的机遇和发展,可以逐步替代目前基于模板匹配的、比较繁琐呆板的机器视觉技术,使工业机器视觉更加智能化和低成本化。
(4)在智能交通方面,研究深度学习在虚拟线圈、车流量统计、人数统计、违章变道、违章停车等方面的应用。我们研发的基于视频的车牌自动识别技术达到了业界最好的水平,其包括车牌的检测、定位、字符分割及识别等,是智能交通中的最核心的技术之一。
(5)智能监控中的动态目标检测、跟踪与行为分析。1997年美国国防高级研究项目署(Defense Advanced Research Projects Agency)设立了以卡内基梅隆大学为首,麻省理工学院等高校参与的视觉监控重大项目VSAM(Visual Surveillance and Monitoring),主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术,是目前视频监控系统、视频管理系统的一个十分重要的技术。我们利用图像处理、视频分析、以及模式识别等技术开展场景的背景建模,以及在此基础之上的目标的检测、提取、跟踪、识别与行为分析等技术和在安防行业中的应用研究。
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