个人信息

参与实验室科研项目

多视频源智能监控和回放记录系统

研究课题

基于深度学习的跨模态行人重识别研究。行人重识别是利用计算机视觉判断某一行人是否在多监控摄像头下出现过的技术。传统行人重识别只关注可见光摄像头拍摄的行人,然而,可见光摄像头在黑暗环境中不能拍摄到清晰的行人图像,红外摄像头却能在黑暗环境中正常工作。研究RGB-IR跨模态行人重识别的目的是为了解决单一可见光模态行人重识别在黑暗环境中无法工作的问题,拓展了行人重识别的应用场景,在安防监控、智能视频监控领域有重要的应用价值。

参与/负责个人科研项目

2018 林建武 李灏 建龙基金 “多视频源智能监控和回放记录系统”

学术成果

共撰写/参与撰写专利 7 项,投出/录用/发表论文 3 篇。

patent

  1. 一种基于中层特征扩展卷积网络的农作物病害分析方法 赵云波, 李灏, and 林建武 2022 [Abs] [PDF]
  2. 一种基于多线程的多摄像头实时检测方法 赵云波, 李灏, 林建武, and 宣琦 2022 [Abs] [PDF]
  3. 一种基于yolo和多任务卷积神经网络的导购消极行为监控方法 赵云波, 林建武, 李灏, and 宣琦 2021 [Abs] [PDF]
  4. 一种基于轻量化的多任务卷积神经网络的导购行为分析方法 赵云波, 林建武, 李灏, and 宣琦 2021 [Abs] [PDF]
  5. 一种基于密集网络的多任务卷积神经网络的顾客行为分析方法 赵云波, 李灏, 林建武, and 宣琦 2021 [Abs] [PDF]
  6. 一种基于人脸识别与行人重识别的特定目标跟踪方法 赵云波, 林建武, and 李灏 2021 [Abs] [PDF]
  7. 一种基于困难五元组的跨模态行人重识别方法 赵云波, 林建武, 唐敏, and 李灏 [Abs]

Journal Articles

  1. 基于改进困难三元组损失的跨模态行人重识别框架 李灏, 唐敏, 林建武, and 赵云波 计算机科学 2020 [Abs] [doi] [PDF]
  2. HPILN: A Feature Learning Framework for Cross-Modality Person Re-Identification Yun-Bo Zhao , Jian-Wu Lin, and Xu-Gang Xi IET Image Process. 2019 [Abs] [doi] [PDF]

Conference Articles

  1. Detection of Distracted Driving Based on Multi- Granularity and Middle-Level Features Min Tang, Fang Wu, Li-Li Zhao, Qi-Peng Liang, Jian-Wu Lin, and Yun-Bo Zhao In China Autom. Congr. 2020 [Abs] [PDF]

学位论文

Theses

  1. 基于深度学习的跨模态行人重识别研究 林建武 浙江工业大学, 杭州 2020 [Abs] [PDF]

毕业去向

杭州华为研究所, 软件开发工程师