个人资料
个人简介信息孙士杰,博士,副教授,硕士生导师。2010-2019长安大学信息学院本科、博士,其间,在澳大利亚西澳大学访问。 主要从事机器视觉与人工智能领域的研究,在国际顶级期刊IEEE TPAMI、 IEEE TITS及国际顶级会议ECCV发表多篇学术论文,担任CVPR、ECCV、NeurlNIPS、IEEE TITS、IEEE TIM等期刊会议的审稿人。申请发明专利7项,发布9项开源项目,目前其Stars总数已超过500个。 Import News
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社会职务审稿人担任期刊和会议的审稿人如下:
其他陕西省图象图形学会理事 研究领域机器视觉; 人工智能 开授课程研究生课程交通视频分析 本科课程算法设计与分析 面向对象(留学生课程) Linux系统基础 科研项目ATS 载运装备数字化与孪生系统构建共性技术研究主持, 国家重点研发计划子课题, 纵向,(2023-2026 ),75万复杂动态环境下视觉目标深度层级感知与理解研究子课题主持, 国家自然基金委联合基金重点支持项目, 纵向,(2022-2025 ),45万本项目针对复杂动态交通环境进行感知与理解,开展跨视域感知增强与知识迁移理论、智能驾驶环境感知技术的研究。 多视觉传感器融合的列车障碍物探测项目主持, 企业, 横向,(2022-2023 ),50万本项目开发一种基于光电融合探测的列车机器视觉系统,系统采用基于人工智能算法的多源融合探测方式,在多场景下对行车前方侵入列车运行限界的多种障碍物进行智能探测,从而提升轨道车辆的主动防御能力,避免轨道车辆在制动距离内与障碍物发生碰撞或者减轻碰撞事故造成的损失,保障轨道车辆安全可靠运行。 优秀博士毕业生项目主持,中央高校,纵向(2021-2023 ),8万本课题针对单目视觉下的交通感知任务,围绕三维模型多视角特征提取、多目标检测、三维模型关联匹配,开展 “基于多任务深度网络目标检测、三维匹配与模型位姿估计方法设计”、“基于三维卷积的多目标运动方程估计网络设计”三方面研究。 基于多相机联动的大范围交通目标实时时空重构参与,国家自然基金面上项目,57万,(2021-2024,62072053)本项目基于统一的时空基准,通过相机空间自动标定和时间同步校准,建立多相机在统一时空下的关联关系,并最终构建描述交通目标静态属性及大范围动态运动的时空重构图 单相机下基于多目标位姿及运动参数估计的快速三维交通场景重建方法主持,国家青年科学基金,24万,(2021-2023,62006026)为快速准确地重建真实交通场景所对应的三维交通仿真场景,本项目基于普通相机与三维车辆模型,重点研究:构建现实交通场景所对应的三维静态交通仿真场景,设计编-解码网络,建立三维车辆模型库、多视角相机位姿库、匹配特征库及外参特征库;设计基于多任务深度学习网络,一体化完成多目标检测、三维匹配与多目标位姿估计任务,估计单幅图像中检出目标所对应的三维模型及六个自由度位姿,重建瞬时三维动态交通仿真场景;以视频片段为研究对象,设计基于三维卷积的多目标三维运动估计网络,估计出视频片段内每个检出目标所对应的三维模型、运动轨迹、位姿运动参数等,重建时间片段内三维动态交通仿真场景。结合静态交通场景,实现与真实交通场景一致的三维交通仿真环境,建立现实与仿真的纽带。通过研究,初步建立单相机下基于多目标位姿及运动参数估计的快速三维交通场景重建的技术架构。 轻瓦斯图像识别设备研发项目主持,企业横向,5万,(2021.05-2021.12)传统上采用人工读取瓦斯继电器的刻度,该方法在一定范围内有效可取,如遇到极端天气、安装位置不便或要求24h连续监测时,大大增加了巡视人员的工作难度及强度。 此外,针对现场使用的瓦斯继电器只有报警、闭锁信号发出,油面数据不能远传至后台,无法判断信号发出的时间等问题,本项目在瓦斯继电器观察孔外安装图像传感器;并设计机械装置,开发控制软件和识别算法,精准识别液面位置。该系统包括:机械装置、电路板(图像硬件平台)、控制软件、识别算法。 机械式仪表自动识别及智能校准设备研发项目主持,企业横向,10万,(2021-2023)本项目针对机械式仪表自动识别问题,基于RGB相机,构建出了一套表盘指针识别的算法及硬件框架,包括:机械装置、电路板、控制软件及识别算法组成。 基于RGB-D相机的公交客流自动识别系统研发项目参与,企业横向,80万,(2014-2019)本项目针对公交运营过程中,无法准确获取车内人数的问题,研发一套基于RGB-D相机的行人上下车自动统计系统,该系统包含:感知设备(即RGB-D相机)处理设备、行人人头检测算法、跟踪算法、轨迹分析算法、上位端软件及后台数据分析软件。 论文2024 年 [8] Lichen Liu, Xiangyu Song*, Huansheng Song, ShiJie Sun*, Xianfeng Han, Naveed Akhta, and Ajmal Mian. “Benchmark Data and Method for Real-Time People Counting in Cluttered Scenes Using Depth Sensors.” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 20 (10): 3599–3612. [pdf](中科院一区, IF=9.5) 2023 年 [6] 宋焕生,文雅,孙士杰*等.基于改进教师学生网络的隧道火灾检测[J].图学学报,2023,44(05):978-987. [pdf](T2类) 2022[5] XianFeng Han, XY Huang, ShiJie Sun*, MJ Wang. “3DDACNN: 3D dense attention convolutional neural network for point cloud based object recognition. Artificial Intelligence Review.2022 Dec;55(8):6655-71.[pdf] (中科院二区,IF=8.13) 2021 年 [4] Lionel Rakai, Huansheng Song, Shijie Sun*, Wentao Zhang, and Yanni Yang. “Data Association in Multiple Object Tracking: A Survey of Recent Techniques”, Expert Systems With Applications.Volume 192, 2022,116300,ISSN: 957-4174. [pdf] (Accepted, 中科院一区, IF=6.9) 2020科技成果荣誉奖励2020年 长安大学 优秀教工 2019-2021 长安大学 先进科技工作者 工作经历2022.12 - 今 长安大学信息工程学院 人工智能与交通信息系 副教授 2019.12 - 2022.12 长安大学信息工程学院 人工智能与交通信息系 讲师 |