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姓名

職稱

1

計算機科學與技術

計算機視覺

基于深度學習的全景圖像語義分割方法

與傳統圖像相比，全景圖像捕獲了整個場景的視覺信息，因此，無需恢復圖像位姿，能夠直接應用于計算機視覺、計算機圖形學等領域。
  本項目將充分研究基于深度學習的全景圖像語義分割方法，提高圖像分割效果，服務于室內布局恢復和場景重建等應用。

王穎

教授

2

計算機科學與技術

計算機視覺

基于深度學習的皮膚病圖像識別與分割

隨著人工智能技術的發展，其在各行業和領域的滲透和應用越來越深入，醫學即為其中有代表性的領域之一。本項目將充分調研和分析深度學習在皮膚病檢測中的研究現狀，以及現有圖像標注工具的現狀，研究基于深度學習的白癜風疾病識別方案，構建白癜風圖像數據集。

肖俊

教授

3

計算機科學與技術

時空數據挖掘

基于機器學習的船舶軌跡挖掘技術研究

當前，得益于豐富的海洋監測技術和手段，海洋船舶軌跡的數據量正在迅猛增長。對這些船舶軌跡數據的挖掘分析有助于發現異常，從而保障海上航行安全、提高航運效率、保護海洋環境。
  本課題研究基于機器學習的船舶軌跡挖掘技術，通過軌跡表示、軌跡聚類等方法分析船舶航行模式，從海量的歷史數據中發現船舶運動規律，進而為軌跡預測、軌跡異常檢測等提供支持。

唐海娜

副教授