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研究方向


 


编码摄像我们通过软件和硬件层面来协同设计成像系统和算法,提出了光照、光路与传感编码成像机制与方法,对场景高维视觉信息进行编码耦合采集,突破传统成像景深、分辨率、动态范围等局限。新一代编码摄像技术将计算集成为成像系统的一部分,从而可以同时设计光学模块和后处理算法。

 

 

 


信号处理我们围绕信号处理的理论、算法和系统开展研究,设计并开发了一系列图像去噪/模糊、全清晰融合、数据压缩表示的信号处理模块,探索多模传感器系统如何实现信息的感知、交互和融合,促进信号处理技术在智能交通、生命健康监测等领域中的应用。

 

 


 


机器学习我们围绕数据有效的机器学习领域开展研究,使机器学习技术无需大量数据就可以在复杂领域进行学习,主要研究包括强化学习、半监督学习、支持向量机和转移学习等。

 

 

  


计算机视觉我们围绕计算机视觉的理论和应用层面开展研究,提出了视觉目标与场景检测分割、视频序列深度估计、物体位姿估计等高效轻量化方法,形成一套面向场景理解、任务规划与决策的智能感知技术体系。


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