學術預告—駐保高校首屆青年學者論壇暨“智能方法與應用”專題研討會


發布日期:2019-06-27訪問次數: 字號:

  629日(周六)上午8:30,在河北農業大學機電工程學院學術報告廳(二樓218),駐保高校首屆青年學者論壇暨智能方法與應用專題研討會。

主辦單位

  河北農業大學青年教師學術沙龍,河北大學電子信息工程學院,

  華北電力大學電子與通信工程系。

承辦單位

  河北農業大學機電工程學院,河北農業大學信息科學與技術學院。

時間地點

  629日(周六)上午8:30

  河北農業大學機電工程學院學術報告廳(二樓218

特邀報告

1. 題目:電力視覺技術

  摘要:電力視覺是一種利用機器學習(深度學習)、模式識別、數字圖像處理等技術并結合電力專業領域知識解決電力系統各環節中視覺問題的電力人工智能技術。電力視覺檢測是一種實現電力系統中視覺目標和缺陷檢測任務的電力視覺技術。本報告主要匯報課題組在輸變電設備視覺檢測方面的最新研究進展,主要包括:關鍵部件目標檢測和關鍵部件缺陷檢測等方法,并指出目前還存在的問題。

  報告人簡介:趙振兵,博士,華北電力大學電氣與電子工程學院副教授,智能視覺計算研究所副所長。CCF YOCSEF保定AC委員,CCF計算機視覺專委會委員,CSIG視覺大數據專委會委員、成像探測與感知專委會委員,中國電機工程學會電力通信專委會學組成員,河北省三三三人才工程人選。長期從事電力視覺和物聯網技術研究。目前以第1作者出版專著1部,發表SCIEI收錄論文30余篇;主持國家自然科學基金2項、北京市自然科學基金項目1項、河北省自然科學基金1項、模式識別國家重點實驗室開放課題基金1項、中央高校基本科研業務費專項資金4項,以第2負責人參加863子課題1項,參研國家自然科學基金項目3項;主持電力企業合作課題7項;以第1完成人獲得國家專利授權16項。

2. 題目:基于圖像與光譜技術的種子質量檢測

  摘要:本報告將介紹應用計算機視覺,及高光譜、多光譜圖像技術對種子的高通量、無損質量檢測方法。圖像與光譜技術不僅可以媲美人工視覺,對種子外觀進行高通量、客觀、準確的定量評估,還能反映種子內部結構和化學組成,對種子的發芽率和活力進行判別和估計。成像方法結合機械和自動化技術,在工業生產可實現對種子的高通量篩選,進行優選分級。

  報告人簡介:范曉飛,現任河北農業大學機電工程學院校聘教授,太行學者三層次,美國密蘇里大學博士、博士后。歸國前在美國圣路易斯市孟山都公司總部工作,曾先后擔任高級圖像工程師和創新技術推廣主管,從事人工智能與圖像技術在農業上的應用,領導一支工學博士團隊進行研發,并將研發成果應用于孟山都的生產和操作部門。

3. 題目:深度卷積神經網絡模型研究

  摘要:目前,圖像分類在視頻監控分析、醫學圖像識別、人臉圖像識別等多個領域有廣泛的應用。傳統圖像分類通過人工設計的方法提取特征,泛化能力較差。近年來,深度學習已成功應用于語音識別、自然語言處理,尤其是計算機視覺,且深度卷積神經網絡(Deep Convolutional Neural NetworksDCNN)已成為計算機視覺領域的主要研究方法。ResNets網絡與DenseNet網絡作為當前最有效的DCNN模型,成為了近幾年圖像分類模型研究的熱點,逐漸形成了ResNetsDenseNet網絡家族,并成功應用在圖像分類,目標檢測、圖像分割等計算機視覺領域。本報告將對ResNetsDenseNet網絡家族進行討論和綜述,介紹我們在這個方面的一些研究進展;并針對人臉圖像年齡估計這類特殊的圖像分類應用,介紹我們的相關研究成果。

  報告人簡介:張珂,博士,華北電力大學電子與通信工程系副教授,碩士生導師。2012年畢業于北京郵電大學獲博士學位,之后在美國密蘇里大學哥倫比亞分校進行計算機視覺、生物特征識別領域博士后研究工作。現主要研究方向為計算機視覺、深度學習、人臉分析、電力視覺分析等。先后以第一作者或通信作者在包括IEEE TCSVTIEEE ACCESSCluster ComputingJournal of Electronic Imaging, ICIPICPR、計算機輔助設計與圖形學學報、清華大學學報、中國圖象圖形學報、智能系統學報等權威國際國內期刊與會議上發表學術論文30余篇,其中ESI高被引論文1篇;作為負責人承擔國家自然科學基金項目1項、河北省自然科學基金項目1項,科技部中小企業創新基金項目1項,中央高校基本科研業務費專項基金4項,作為課題骨干參與國家自然科學基金項目2項。

  張珂副教授擔任中國計算機學會交通視覺專委會委員、中國自動化學會混合智能專委會委員、中國人工智能學會智能服務專委會通信委員,入選河北省三三三人才計劃,并擔任Neural ComputingIEEE-TVTIEEE-GRSLIEEE ACCESSIET Image ProcessingIET BiometricsJournal of Signal Processing SystemsICIPICPRICASSP、中國圖象圖形學報和北京郵電大學學報等多個學術期刊和國際會議的審稿專家。

4. 題目:離散事件系統故障診斷

  摘要:離散事件系統(Discrete Event SystemDES)是由異步、突發的事件來驅動狀態演化的一類動態系統。然而,隨著科技和經濟的迅速發展,DES的規模呈大型化和復雜化發展趨勢,系統發生故障的可能性也隨之增加。故障診斷技術能夠根據DES的運行數據判斷故障(事件)是否已經發生,這對提高DES的可靠性和安全性具有十分重要的科學意義。

  報告人簡介:冉寧,博士,講師,碩士研究生導師。2017年獲浙江大學控制科學與工程專業博士學位,博士期間導師為蘇宏業教授。20179月至今在河北大學電子信息工程學院自動化系從事教學科研工作。研究方向為離散事件系統、Petri網故障障診斷等。目前主持河北省自然科學基金青年項目1項、河北省教育廳青年項目1項,以第一作者在控制領域期刊和會議上發表論文10余篇,曾赴意大利卡利亞里大學交流學習1年,期間合作導師為Alessadro Giua教授。目前擔任多個期刊和會議的審稿人,包括IEEE TACIEEE TSMCIEEE AccessCDCACC等。

5. 題目:非線性系統魯棒控制的自適應動態規劃方法研究

  摘要:通過將魯棒控制與最優控制理論相結合,利用自適應動態規劃方法開展不確定非線性系統有限時間魯棒控制方法的研究。自適應動態規劃作為一種近似求解非線性最優控制問題的新方法,融合了神經網絡、動態規劃和強化學習的思想,本質是利用在線或離線數據,采用函數近似結構(如神經網絡)來估計系統性能指標函數,然后依據最優性原理來近似最優控制策略,是一種具有學習和優化能力的智能控制方法,在解決復雜非線性優化控制問題中具有極大的潛力。

  報告人簡介:黃玉柱,博士,高級工程師。2013年博士畢業于中國科學院自動化研究所控制理論與控制工程專業;2013年,進入清華大學熱能系博士后流動站,2015年出站后,一直從事重型燃氣輪機控制系統的研發工作,2019年進入河北大學電子信息工程學院,主要研究方向為自適應動態規劃、強化學習、神經網絡、魯棒與最優控制。

6. 題目:面向非受限身份識別的圖像集表示學習方法

  摘要:身份識別在交易認證、安防控制、輿情分析等領域有著普遍需求,因而受到研究者的廣泛關注。目前,在算力與數據的共同推動下,在某些有約束場景下,算法識別結果已經可以超越人類。但在完全無約束場景下,由于環境多樣、被識別客體不配合、采錄設備各異等原因,很大程度上限制了識別算法的靈活性和適用性。本次報告針對完全非受限環境下的身份識別問題,圍繞著圖像集這一數據建模工具,系統地對圖像集表示學習的理論和方法展開介紹。

  報告人簡介:劉博,博士,河北農業大學信息科學與技術學院校聘教授,太行學者三層次,研究生導師,2017年畢業于北京交通大學獲得計算機科學與技術專業博士學位。研究方向為機器學習,計算機視覺。在IJCVTMMNeurocomputingACMMM, PAKDD,軟件學報等期刊會議發表文章10余篇。現主持河北省教育廳青年項目1, 北京市重點實驗室開放課題1項,參與國家自然科學基金項目2項。

會議流程

1

08:10-08:30

會議入場及簽到

2

08:30-09:00

主題報告1: 電力視覺技術

3

09:00-09:30

主題報告2:基于圖像與光譜技術的種子質量檢測

4

09:30-10:00

主題報告3:深度卷積神經網絡模型研究

5

10:00-10:10

茶歇

6

10:10-10:40

主題報告4:離散事件系統故障診斷

7

10:40-11:10

主題報告5:非線性系統魯棒控制的自適應動態規劃方法研究

8

11:10-11:40

主題報告6:面向非受限身份識別的圖像集表示學習方法





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