科研专业方向
研究领域：
医学影像诊断技术
研究领域：
模式识别、智能信息处理、数据挖掘。
研究领域：
医学影像诊断技术
研究方向：
模式识别、智能信息处理、数据挖掘。
科研能力画像：
科研重点分布
近年科研重点
2020
人体行为识别 视频分析 残差网络(ResNet) LSTM 注意力(Attention)机制 股指预测 机器学习 遗传算法2023
分类 最小二乘支持向量机 概率分布 泛化能力科研产出增长曲线
历年科研产出
学科论文分布
自动化技术：6
计算机软件及计算机应用：2
教育理论与教育管理：1
高等教育：1
金融：1
证券：1
投资：1
植物保护：1
电信技术：1
总数:
7
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- 产学研合作
- 基金课题
- 荣誉&成就
- 科研成果
产学研合作
部分合作信息
| 合作单位 | 合作论文数量 |
|---|---|
| 天津市多智信息科技有限公司 | 18 |
| 深圳市安软科技股份有限公司 | 4 |
| 思腾合力(天津)科技有限公司 | 2 |
| 西京学院理学院 | 1 |
| 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室 | 1 |
| 上海无线通信研究中心 | 1 |
| 中国矿业大学计算机科学与技术学院 | 1 |
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基金课题
| 部分论文标题 | 基金名称 |
|---|---|
| 互联网+教育时代物联网工程专业教师提高专业素养的思考 | 天津市教育科学十三五规划重点课题产教融合育人体制机制研究——基于物联网工程专业产教融合实践 |
| 基于最优间隔分布的最小二乘支持向量机 | 天津市自然科学基金资助项目 |
| 混合变分自编码 | 国家自然科学基金项目 |
| 基于自适应判别深度置信网络的棉花病虫害预测 | 国家自然科学基金项目 |
| 基于生物特征标识的无线传感器网络三因素用户认证协议 | 国家自然科学基金 |
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荣誉&成就
省（部）级科技成果一等奖和科学技术一等奖各1项
部分科研成果
- 期刊论文
基于最优间隔分布的最小二乘支持向量机
基于ResNet-LSTM的具有注意力机制的办公人员行为视频识别
基于遗传算法改进LSTM神经网络股指预测分析
混合变分自编码
基于自适应判别深度置信网络的棉花病虫害预测
基于生物特征标识的无线传感器网络三因素用户认证协议
互联网+教育时代物联网工程专业教师提高专业素养的思考
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团队名称：
图像识别与智能控制科研团队
团队介绍：
一、研究方向简介
图像识别与智能控制团队主要研究工业互联网、机器视觉与大数据挖掘，涉及计算机应用、模式识别、图像处理技术、计算机视觉、深度支持向量机的研究、数据融合等。针对不同领域产生的图像识别、视频识别和分析等问题，开展基于深度神经网络的模式识别技术在智慧农业、人体行为识别、工业互联网大数据分析与建模、艺术作品数字化孪生等方面的基础应用研究。
二、团队简介
团队带头人：张传雷教授， 工学博士，博士生导师，加拿大瑞尔森大学（Ryerson University）博士后。IEEE会员，中国电子学会高级会员。长期从事模式识别、IEEE会员、ACM会员、中国电子学会高级会员。主要从事模式识别、信息处理、图像处理、物联网、大数据挖掘、区块链等方面的基础应用研究。近5年来主持了天津市自然科学基金重点项目、天津市留学回国人员科技活动启动项目（优秀类）、天津市应用基础与前沿技术研究计划(一般项目)、天津市科技特派员项目、天津市津南区科技计划项目、天津市高等学校科技发展基金计划项目、天津市高校聘请外专特色项目各1项，相应论文成果已发表在国际SCI期刊30余篇。入选天津市学科创新骨干人才计划、天津滨海创新创业领军人才。天津科技大学人工智能专业学科带头人、人工智能专业学术带头人。
团队成员：团队由张传雷教授、李建荣副教授、丁忠林副教授、可婷博士、孙迪博士、王辉博士组成。6位专家在模式识别、图像处理技术、计算机视觉、深度支持向量机的研究、数据融合等多领域融合、工业互联网大数据分析与建模、艺术作品数字化孪生等方面研究成果显著。团队成员还包括6名企业导师，硕士研究生40余人。团队已培养出工学硕士生7人。
三、科研特色
1、机器视觉研究。针对不同领域产生的图像识别、视频识别和分析等问题，开展基于深度神经网络的模式识别技术在智慧农业、人体行为识别、工业互联网大数据分析与建模、艺术作品数字化孪生等方面应用研究。
2、基于大数据挖掘技术的异常（AD）检测技术。5G移动网络异常分析、网络安全入侵检测、机械设备故障检测等。
3、深度支持向量机的研究。研究基于深度学习与支持向量机的数据分类创新算法。
4、艺术作品数字化孪生。研究壁画等艺术作品的数字化保护、VR与数字孪生。
5、AI深度神经网络优化训练。针对CPU\GPU异构计算平台的深度神经网络训练中的效率问题开展新策略、新算法研究。
四、学术水平
项目组承担、参与了国家自然基金、天津市自然科学基金重点项目、天津教委、天津市科技特派员项目等20余项；在国内外重要学术期刊发表学术论文70余篇，被SCI收录论文近40篇；申请及授权国家发明专利20余项。获得省部级各类科技奖励 4余项。
五、标志性成果
基于机器学习的农作物病虫害监测系统
5G网络异常检测系统
LNG接收站智能监控系统
智慧糖业大数据AI训练平台
AI智能办公人员行为识别系统
基于上下文语义约束的汉字图像修复效果
基于对称性检测的人脸补全修复效果
(a)原图 (b)线图提取结果
(c)临摹工具原型 (d)考古绘图生成工具
六、荣誉
七、代表性论文：
学术论文/专著名称 | 作者姓名 | 时间 | 发表刊物/出版社 | |
1 | Unsupervised Anomaly Detection Based on Deep Autoencoding and Clustering | 张传雷 | 2021 | Security and Information System (SCI) |
2 | A New Human Physical Fitness Action Dataset for Recognition and 3D Reconstruction Evaluation | 张传雷 | 2021 | 2021CVPRW (CCF A 类会议) |
3 | Gradient Descent Optimization in Deep Learning Models Training based on Multiple Stages and Methods Combination | 张传雷 | 2021 | Security and Information System (SCI) |
4 | Multi-Scale Convolutional Neural Networks with Attention for Plant Species Recognition | 张传雷 | 2021 | Computational Intelligence and Neuroscience (SCI) |
5 | Integrating leaf and flower by local discriminant CCA for plant species recognition | 张传雷 | 2018 | Computers And Electronics in Agriculture（SCI） |
6 | Combining sparse representation and singular value decomposition for plant recognition | 张传雷 | 2018 | Applied Soft Computing（SCI 2区） |
7 | Plant Species Recognition Methods using Leaf Image: Overview | 张传雷 | 2020 | Neurocomputing（SCI 1区） |
8 | Plant Species Recognition based on Global-Local Maximum Margin Discriminant Projection | 张传雷 | 2020 | Knowledge-Based Systems（SCI 1区） |
9 | Construct | 可婷 | 2021 | |
10 | A Biased Least Square Support Vector Machine Based on Mahalanobis Distance for PU Learning | 可婷 | 2018 | Physical A: |
11 | Global and Local | 可婷 | 2018 | Applied Intelligence（SCI） |
12 | A Robust Least Squares Support Vector | 可婷 | 2020 | Neural Processing Letters（SCI） |
13 | Chinese Character Inpainting with Contextual Semantic | 孙迪 | 2021 | ACM Multimedia (CCF A) |
14 | Line Drawing Extraction and Computer Aided Copying for Dunhuang Frescoes | 孙迪 | 2018 | Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2018, v.30(07):147-154 (Chinese CCF A) |
15 | Realistic Story Visualization from Online Photo Collections. | 孙迪 | 2018 | Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2018, 2018(07): 1321-1328. (Chinese CCF A) |
16 | Deep Supervised Image Retargeting | 孙迪 | 2021 | In:ICME, 2021.(CCF B) |
17 | A Combined Line Drawing Generation Method for Ancient Mural Painting | 孙迪 | 2018 | IEEE International Conference on Multimedia and Expo(CCF B) |
18 | Symmetry-Aware Face Completion with Generative Adversarial Networks | 孙迪 | 2018 | Asian Conference on Computer Vision(CCF C) |
19 | Mural Sketch Generation via Style-aware Convolutional Neural Network | 孙迪 | 2018 | Computer Graphics International(CCF C) |
20 | Video Clip Growth: A General Algorithm for Multi-view Video Summarization | 孙迪 | 2018 | In: PCM, 2018: 112-122 (CCF C) |
专家简介：
工学博士，教授，加拿大怀雅逊大学博士后。
天津科技大学“智能计算与生物识别技术”青年团队成员。IEEE会员，中国电子学会高级会员。
长期从事模式识别、信息处理、图像处理、工业监控系统等方面的基础应用研究。
主要研究方向是受限空间中身份识别和大规模数据挖掘技术。研发了大规模数据信息智能搜索系统。
近年来的相应成果已发表和录用在国际SCI、EI、国内核心期刊17篇、国际会议10篇。其中,SCI检索2篇，EI检索8篇，ISTP检索2篇。参加信息智能搜索系统、软件开发和系统开发等10项，获省（部）级科技成果一等奖和科学技术一等奖各1项。
担任学术期刊《Computers in Biology and Medicine》、《Journal Of Scientific And Industrial Research》、《中国矿业大学学报》、《煤炭学报》及多个国际学术会议论文审稿人。2000年至2010年，任摩托罗拉（中国）软件经理、高级工程师等职，有多年的移动终端软件(APP)产品研发经验。
研究方向：模式识别、智能信息处理、数据挖掘。