研究领域

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研究概况

    1)基于深度学习的行人重识别方法研究

    行人重识别(Person Re-identificationReID)旨在通过非重叠视角域多视图下判断行人是否是同一目标,属于图像检索的子问题。对于一个包含目标行人的查询图像和图像集,行人重识别技术会根据与查询图像的相似度对来自图像集的图像排名,进而找到同一目标,减少人力、物力在图像序列中搜索的消耗。行人重识别技术可以与行人检测、行人跟踪技术相结合,在视频监控、安检、刑事侦查等方面有着广泛应用,因此进行行人重识别研究具有较高的理论意义和实际价值。行人重识别问题的难点是个体行人的数据太少,不利于模型学习高效、鲁棒的特征表示和度量准则,近期基于生成式对抗网络(GAN)多样性样本生成的工作开始涌现,旨在丰富行人重识别的训练集。基于深度学习模型的行人重识别研究存在的另一个问题是模型可解释性较弱,而且模型预测结果缺乏符合人类逻辑的解释。


    2)基于深度学习的遥感大数据智能解译研究

    深度学习在计算机视觉领域的巨大成功使得其在遥感大数据智能解译中发挥重要作用。然而,遥感影像存在观测场景大、数据量多、场景复杂等特点,导致针对自然场景的计算机视觉存在一定的局限性。因此,围绕视觉影像解译方法泛化性、鲁棒性等方面设计展开,通过深度学习特征增强、度量学习等技术,结合遥感影像解译的难点问题在场景分类、目标检测、语义分割和图像描述等任务进行了深入研究。




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赵佳琦

个人信息

  • 副教授
    硕士生导师
  • 教师拼音名称:zhaojiaqi
  • 电子邮箱:
  • 所在单位:计算机科学与技术学院
  • 办公地点:江苏省徐州市中国矿业大学南湖校区计算机科学与技术学院A313-1
  • 联系方式:jiaqizhao@cumt.edu.cn
  • 学位:博士
  • 职称:副教授
  • 毕业院校:西安电子科技大学

曾获荣誉:

  • 2022-08-27第17届全国大学生智能汽车竞赛全国三等奖
  • 2022-08-27第十七届全国大学生智能汽车竞赛优秀指导教师
  • 2022-06-01中国矿业大学2020-2021学年度模范班主任
  • 2022-08-10第十届“中国软件杯”大学生软件设计大赛最佳指导教师奖
  • 2021-10-24第八届全国智能信息处理学术会议(NCIIP 2021)最佳论文奖
  • 2021-06-122021 IEEE CEC大会的多模态多目标路径规划优化竞赛中获亚军
  • 2020-08-20第13届中国大学生计算机设计大赛(三等奖)
  • 2020-08-20第15届全国大学生智能汽车竞赛华东赛区(二等奖)
  • 2020-08-01第九届“中国软件杯”大学生软件设计大赛(三等奖)
  • 2019-03-152018年度校级优秀班主任

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