主要从事实例级图像检索领域的研究,主要工作聚焦特定物体图像特征提取方面,从最初通过faster rcnn技术实现特定定位的特征提取到通过triple loss联合训练的方式,提取更具有区分度的特征。研究成果,发表国核1篇,mtap1篇,tmm1篇。其他方面,深度参与food识别,多属性联合训练等工作,输出tip1篇,tmm 2篇。
1,很准农医为农作物种植提供完整的、智能的植保管理系统,为农民提供植保决策。首先,用人工智能多层神经网络技术建立人工大脑(病、虫害识别模型)。第二,用采集到的大量的病、虫害图片对识别模型进行训练,使其能准确地识别病、虫害。目前已经在应用商城上线。
2.作为主要负责人之一参与“机器博士”智能系统开发,“机器博士”智能系统是中国科学院计算技术研究所利用在智能技术方面的优势,集成相对成熟的智能信息(图像、语音、文字等)处理技术,突破内容分析、系统架构、模块集成、交互展示等相关的关键技术,构建的机器专家智能系统和展示平台。拥有一定程度的综合智能交互能力,能够根据所看到的用户、物体等信息与所听到的语音结合,得到综合性的智能交互能力。
角色 | 职位 |
负责人 | 资深算法工程师 |
队员 | 后端工程师 |
很准农医为农作物种植提供完整的、智能的植保管理系统,为农民提供植保决策。首先,用人工智能多层神经网络技术建立人工大脑(病、虫害识别模型)。第二,用采集到的大量的病、虫害图片对识别模型进行训练,使其能准确地识别病、虫害。
美团打车业务的司机调度系统研发,开发强化学习调度系统,能自行模拟司机的决策选单过程,较大幅度的提升司乘体验。
“机器博士”智能系统是中国科学院计算技术研究所利用在智能技术方面的优势,集成相对成熟的智能信息(图像、语音、文字等)处理技术,突破内容分析、系统架构、模块集成、交互展示等相关的关键技术,构建的机器专家智能系统和展示平台。拥有一定程度的综合智能交互能力,能够根据所看到的用户、物体等
“机器博士”智能系统是中国科学院计算技术研究所利用在智能技术方面的优势,集成相对成熟的智能信息(图像、语音、文字等)处理技术,突破内容分析、系统架构、模块集成、交互展示等相关的关键技术,构建的机器专家智能系统和展示平台。拥有一定程度的综合智能交互能力,能够根据所看到的用户、物体等