北京交通大学硕士研究生导师信息:刘渭滨
2024.12.11 23:46

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  北京交通大学硕士研究生导师信息:刘渭滨

  刘渭滨

  博士、教授、博士生导师

  基本信息

  办公电话:电子邮件: wbliu@bjtu.edu.cn

  通讯地址:北京交通大学信息科学研究所9教北304A邮编:100044

  教育背景

  ·1998.4~2001.10,北京交通大学信息科学研究所,博士研究生

  ·1995.9~1998.3,湖南大学电气与信息工程学院与中国科学院电工所联合培养,硕士研究生

  ·1991.9~1995.7,湖南大学电气与信息工程学院,本科生(免试保送硕士研究生)

  工作经历

  ·2011.12~至今, 北京交通大学信息科学研究所,教授、博导

  ·2006.6~2011.11,北京交通大学信息科学研究所,副教授

  ·2005.6~2006.5,北京交通大学信息科学研究所,讲师

  ·2001.11~2005.5,富士通研究开发中心信息技术研究部,研究员

  海外工作经历

  ·2009.8~2010.8,美国宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系(CIS),Visiting Researcher

  ·2002.10~2002.12,日本富士通研究所IT Media Lab,Researcher

  欢迎对相关研究领域感兴趣的同学们联系我,加入我们团队。下方是招生专业目录信息。

  研究方向

  数字媒体信息处理与智能分析

  人工智能

  软件工程

  软件工程理论

  新一代电子信息技术

  大数据技术与工程

  智能感知与具身智能

  计算机技术

  招生专业

  软件工程博士

  新一代电子信息技术(含量子技术等)博士

  人工智能博士

  人工智能硕士

  软件工程硕士

  新一代电子信息技术(含量子技术等)硕士

  大数据技术与工程硕士

  计算机科学与技术硕士

  计算机技术博士

  计算机技术硕士

  计算机科学与技术博士

  科研项目

  主要研究方向:视频图像处理与模式识别、深度学习与人工智能、虚拟现实与人机交互、计算机视觉与感知理解、软件工程技术等。

  国家重点研发计划: 仿真软件平台架构设计与异构并行计算优化, 2021-2025

  企业横向项目: 城轨轨旁关键设施智能化巡检算法研究,2023-2025

  企业横向项目: 行业知识语义库与智能问答组件研发,2022-2024

  企业横向项目: 智能云PLM系统关键技术研究,2022-2023

  北京市自然基金“面上”: 面向视频运动人体分割与解析的时空图卷积神经网络研究, 2021-2023

  企业横向项目: 基于国产基础软件的应用验证与改造关键技术, 2021-2022

  企业横向项目: 交通车辆运行障碍物检测方法与系统, 2021-2022

  企业横向项目: 医疗行为检测识别深度算法平台, 2020-2021

  国家自然科学基金“面上”: 复杂天气条件下的目标跟踪和步态识别研究, 2020-2023

  国家自然科学基金“面上”: 基于深度学习的智能交通视频目标检测识别和跟踪方法, 2019-2022

  企业横向项目: 基于生物多模信息的移动终端认证系统开发, 2019-2021

  企业横向项目: 铁路电务轨旁设备图像采集及故障识别关键模块开发, 2018-2021

  国家自然科学基金“面上”: 多目标跟踪中的注意模型研究, 2015-2018

  企业横向项目: 铁路GPRS网络主动监测系统, 2014-2015

  高校科研业务费: 基于多模态感知计算融合的自然和谐人机交互环境研究, 2014-2017

  红果园(横): 省市级XX视频综合应用联网核心软件, 2014-2015

  国家自然科学基金“面上”: 自主虚拟人智能感知决策与真实感交互表现研究, 2014-2017

  高校科研业务费: 基于视听觉的虚拟人行为感知与交互系统研究, 2011-2013

  国家自然科学基金“青年”: AVR 虚拟人几何与运动重建的研究, 2009-2011

  北京市自然基金“面上”: 真实感虚拟人重建及在网络虚拟环境中的实现, 2008-2010

  高校博士点基金: 基于非接触式运动捕捉的AVR虚拟人真实感运动合成, 2008-2010

  科技部“973”: 可视媒体的交互与融合处理, 2006-2011

  红果园: 分布式遥测数据处理设备, 2006-2007

  科技部“973”: 多源数字内容的感知,集成与理解研究, 2005-2009

  北京交通大学: 三维模型检索中的形状分析与特征计算, 2005-2007

  作为项目负责人,主持多项国家自然科学基金、北京市自然科学基金、教育部博士点基金、高等学校基本科研业务费等多项国家级和省部级科研项目。作为主要研究人员,参加国家重点研发计划、国家973课题、国家自然科学基金等多项科研课题。同时,紧密结合行业与企业需求,承担过多个重要应用科研项目,具有长期的软件和应用系统项目组织、设计和开发经验。主要应用科研项目方向:图像视频智能分析处理、视频监控与行为分析、智能算法与应用系统、计算机图形图像处理、三维可视化与仿真系统等。

  教学工作

  主讲研究生学位课程《模式识别》、计算机专业课程《计算机组成原理》、《计算机图形学》等。

  论文/期刊

  已在国际国内学术期刊与会议发表学术论文110余篇,其中,SCI检索期刊论文60余篇,EI检索期刊论文60余篇。

  近期部分主要论文列表:

  [1] Zhiyuan Zou, Weibin Liu*, et al. Minimum volume simplex-based scene representation and attribute recognition with feature fusion. Applied Intelligence, 2023, 53(8):8959-8977.

  [2] Zhiyuan Zou, Weibin Liu*, et al. NMEAS: Neuro-MaxEnt architecture search, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 14(9):2963-2977.

  [3] Jia Xu, Weibin Liu*, et al. MSPENet: Multi-scale adaptive fusion and position enhancement network for human pose estimation[J]. The Visual Computer, 2023, 39(5):2005-2019.

  [4] Dandan Cao, Weibin Liu*, et al. Human pose estimation based on feature enhancement and multi-scale feature fusion[J]. Signal, Image and Video Processing, 2023, 17(3):643-650.

  [5] Xiukun Zhang, Weibin Liu*, et al. GCAENet: global-class context with advanced edge network for single human parsing. The Visual Computer, 2023. doi: 10.1007/s00371-022-02735-4.

  [6] Huaqing Hao, Weibin Liu*, et al. Multilabel Learning based Adaptive Graph Convolutional Network for Human Parsing[J]. Pattern Recognition, July 2022, 127:108593.

  [7] Zhiyuan Zou, Weibin Liu*, et al. AdaNFF: A new method for adaptive nonnegative multi-feature fusion to scene classification[J]. Pattern Recognition, March 2022, 123: 108402.

  [8] Hui Wang, Weibin Liu*, et al. Video segmentation via target objectness constraint and multi-head soft aggregation. Neurocomputing, 2022, 510:24-36.

  [9] Haitao Xu, Weibin Liu*, et al. Motion-aware future frame prediction for video anomaly detection based on saliency perception[J]. Signal, Image and Video Processing, 2022, 16(8):2121-2129.

  [10] Huaqing Hao, Weibin Liu*, et al. Context prior based semantic-spatial graph network for human parsing[J]. Neurocomputing, 2021, 457:13-25

  [11] Hui Wang, Weibin Liu*, et al. A temporal attention based appearance model for video object segmentation[J]. Applied Intelligence, 2021, 52(2):2290-2300.

  [12] Hui Wang, Weibin Liu*, et al. Video object segmentation via random walks on two-frame graphs comprising superpixels[J]. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2021, 80:103293.

  [13] Yuxing Wang, Weibin Liu*, et al. Balanced-RetinaNet: solving the imbalanced problems in object detection[J]. Journal of Electronic Imaging, 2021, 30(3):1-14.

  [14] Yanhao Cheng, Weibin Liu*, et al. Weighted feature fusion and attention mechanism for object detection[J]. Journal of Electronic Imaging, 2021, 30(2):1-12.

  [15] Yanhao Cheng, Weibin Liu*, et al. Complementary Feature Pyramid Network for Human Pose Estimation[C]. 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2021), 2021.

  [16] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. Attention shake Siamese network with auxiliary relocation branch for visual object tracking[J]. Neurocomputing, 2020, 400:53-72.

  [17] Bin Wang, Weibin Liu*, et al. Motion capture data segmentation using Riemannian manifold learning[J]. Computer Animation and Virtual Worlds, 2020, 31:e1885. https://doi.org/10.1002/cav.1885

  [18] Xingjie Wang, Weibin Liu*, et al. Discriminative context-aware correlation filter network for visual tracking[C]. Intelligent Systems and Applications (IntelliSys 2020), Sept 2020.

  [19] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. A framework of tracking by multi-trackers with multi-features in a hybrid cascade way [J]. Signal Processing: Image Communication, 2019, 78:306-321.

  [20] Cheng Liu, Weibin Liu*, et al. A weighted edge-based level set based on multi-local statistical information for noisy image segmentation. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2019, 59: 89-107.

  [21] Menglei Jin, Weibin Liu*, et al. A robust visual tracker based on DCF algorithm[J]. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 2019, 29: 1819-1834.

  [22] Xing Liu, Weibin Liu*, et al. Image Caption Generation with Local Semantic Information and Global Information[C]. The 16th IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC 2019), 2019.

  [23] Menglei Jin, Weibin Liu*, Weiwei Xing. A Robust Visual Tracker Based on DCF Algorithm[C]. The 2019 International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2019.

  [24] Yaru Cheng, Weibin Liu*, et al. A Novel Algorithm for Exemplar-based Image Inpainting[C]. The 2019 International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2019.

  [25] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. Visual object tracking with multi-scale superpixels and color-feature guided kernelized correlation filters[J]. Signal Processing: Image Communication, 2018, 63:44-62

  [26] Chuanmin Zhang, Weibin Liu*, et al. Color image enhancement based on local spatial homomorphic filtering and gradient domain variance guided image filtering[J]. Journal of Electronic Imaging, 2018, 27(6):063026.

  [27] Cheng Liu, Weibin Liu*, et al. An improved edge-based level set method combining local regional fitting information for noisy image segmentation[J]. Signal Processing, 2017, 130:12-21.

  [28] Jun Wang, Weibin Liu*, et al. Two-level superpixel and feedback based visual object tracking[J]. Neurocomputing, 2017, 267:581-596.

  [29] Xiaomin Yu, Weibin Liu*, et al. Behavioral segmentation for human motion capture data based on graph cut method[J]. Journal of Visual Languages & Computing, 2017, 43:50-59.

  [30] 刘渭滨, 邹智元*, 等. 模式分类中的特征融合方法综述. 北京邮电大学学报, 2017, 4: 1-7.

  专著/译著

  Weiwei Xing, Weibin Liu, Jun Wang, Shunli Zhang, Lihui Wang, Yuxiang Yang, Bowen Song,Visual Object Tracking from Correlation Filter to Deep Learning, Springer, 2021.12.

  专利

  已获国家发明专利授权18项:

  基于授权信息的数媒文件实时加解密方法与系统,ZL2019100821059

  基于最小单纯形融合特征学习的场景图像属性识别方法,ZL2018101055762

  基于非负特征融合的场景图像分类方法,ZL2018100346008

  一种列车无线车次号校核信息数据分析系统及方法,ZL2017109399966

  一种GSM-R网络在线实时测试系统及方法,ZL2017109785453

  一种机车CIR设备GIS数据库无线升级系统和方法 ZL2017109399364

  一种无线列调网络测试日志数据回放与分析方法 ZL2017100388171

  一种光照不均图像的增强方法及系统,ZL2016110483695

  图像径向畸变的自动矫正方法及系统,ZL2016106942369

  改进的基于边缘水平集的含噪图像分割方法与系统,ZL2015108373175

  一种铁路GPRS网络关键网元设备主动监测系统和方法 ZL2015100803851

  一种用于复杂结构化场景的人群运动轨迹异常检测方法,ZL2015101419356

  基于畸变直线结构检测的图像径向畸变矫正的方法及系统,ZL2015104302240

  基于人体运动捕捉数据字符串表示的行为分割方法,ZL2015104061085

  一种用于复杂场景的层次式人群仿真方法及系统,ZL2015100886093

  动态时变环境下寻求全局时间最优路径的方法及系统,ZL201410222902X

  针对摄像机抖动下运动目标检测的电子稳像方法及系统,ZL2010105915117

  动态背景下的运动目标检测方法及系统,ZL201010582856.6

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