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  在研项目  |   已完成项目 
  














 













  

  在研项目:






























1. 国家自然基金重大项目课题:复杂海况多艇实时交互认知机制研究

经费来源:国家自然科学基金;

2020-2024; 联系人 唐延东































2. 变换低秩性高阶张量表示与降质图像恢复识别算法(61903358)

经费来源:国家自然科学基金;

2020-2022; 联系人陈希爱

数据低秩性的重要价值在信号处理、生物医学及计算机视觉等领域引起广泛关注。它提供了一种有效的方式来解决计算机视觉中重复性数据的缺失修补及去噪等问题。现有建模方式在处理遥感图像、医学影像、非结构性图像以及视频等时,仍存在以下问题:1)受限于图像结构重复性、对称性以及缺陷程度,无法有效挖掘数据非局部、粗-细粒度间以及时空间蕴含的本质关联信息;2)存在计算难、存储计算复杂度高等问题,缺乏高效、在线处理算法;3)缺乏有效的恢复及跨任务处理算法。针对上述问题,本项目拟 1)提出具有原创性的变换空间高阶张量表示方法,有效挖掘数据本质低秩特性;2)建立在线张量子空间更新学习以及低秩张量分解的高效处理算法,实现数据的实时在线处理;3)以医学图像的恢复、实时视频雨雪处理以及降质遥感图像识别等应用问题为背景,解决机器人智能感知的环境及任务适应性问题;4)在无人机和无人车平台系统上验证模型与算法的有效性和先进性。































3. 国家自然基金创新群体子课题:极端环境下机器人自主感知

经费来源:国家自然科学基金;
2019-2024; 联系人 唐延东  韩志















































4. 基于在线学习的弱标注医学影像病灶诊断算法研究

经费来源:国家自然科学基金;
2019 -2022
; 联系人范慧杰

计算机辅助诊断系统可以从大量医学影像中快速筛查疑似病灶,有助于降低医生工作强度以及误诊、漏诊现象。传统辅助诊断算法的性 能依赖于大量高质量的医学影像数据,且模型固化不能在线更新;由于数据隐私、医生经验差异等问题,导致很难预先收集大量精细人工标注的医学影像数据。如何 利用海量弱标注大数据,设计具有在线自主学习能力的辅助诊断模型是本项目的研究目标。我们拟从弱标注数据中自动挖掘病灶标签信息;进而提出基于低秩约束的 在线病灶诊断模型,并在理论上推导和证明模型解的收敛性。
































5. 复杂背景下自动目标识别(国家重大研究计划项目子课题)

经费来源:国家科技部;2019 -2021; 联系人范慧杰
































6. 图像复原与目标识别定位(国家重大研究计划项目子课题)

经费来源:国家科技部;2019 -2021; 联系人范慧杰
































7. 图像重光照理论与算法研究

经费来源:机器人学国家重点实验室

2019-2020; 联系人 唐延东
















针对目前计算机视觉领域缺乏对环境光照(特别是低照度)的 适应能力,从大气物理和光学成像机理出发(物理和数据联合驱动研究方式),将光照模型、图像处理及深度学习方法有机结合,提出具有原创性的低照度图像/视 频恢复及重光照理论模型算法,实现低照度下获取清晰图像的能力,完成有效性实验验证。
































8. 基于空间变换的图像高阶张量表示及低秩恢复算法研究

经费来源:机器人学国家重点实验室

2019-2020; 联系人: 陈希爱































9.全天候图像处理及多模相机研究

中科院青年创新促进会优秀会员资助项目


经费来源:中国科学院

2019-2022; 联系人田建东































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10.面向复杂光照与气象条件的共融机器人多模感知系统
国家自然科学基金委“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划培育项目

经费来源:国家自然科学基金

2017-2020; 联系人田建东
















简介:复杂多变的光照环境与气象条件给共融机器人的自主作业及主动安全带来诸多问题,降低了其算法的鲁棒性及环境自适应性。寻求该问题的有效解决方案一直 是机器人视觉及相关学科的重要研究内容。不同于目前视觉方法中单纯的基于图像数据驱动研究方式,我们将采用软硬件相结合的方式,利用多模信息(图像,偏 振,雷达)来解决此问题。采用多模信息的方式解决问题也有助于保证机器人感知系统的鲁棒性和实时性。从目前的研究现状看,利用多模信息来解决光照和天气问 题是一个新的研究思路。我们已取得了初步研究成果,为该课题的实施打下了良好的基础。本项目的研究内容对于提高共融机器人的自主环境感知能力研究具有积极 的科学意义。
































11.低秩张量表达理论算法研究
中国科学院青年创新促进会会员资助项目

经费来源:中国科学院


2018-2021; 联系人:韩志






























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12.基于低秩张量特性的图像视频表达建模及其算法应用研究
  

经费来源:国家自然科学基金项目;

2018-2021; 联系人:韩志































13.系列化仿生精密生物打印工艺及装备(视觉子课题)
















经费来源:中国科学院先导项目


2019-2020; 联系人 李文涛































14. 便携式皮肤原位3D打印即时治疗系统(视觉伺服子课题)

经费来源:中国科学院

2019-2020; 联系人 李文涛
































15.钻杆装卸机器人视觉伺服系统

经费来源:企业委托开发项目

2018-2019; 联系人 李文涛 唐延东































16.分离塔树脂界面智能监测系统

经费来源:与企业联合开发

2017-2019; 联系人 李文涛 唐延东































17. 其他工程预研项目














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联系人
唐延东















































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