沈陽大學邵一川團隊
個人情況
東北大學博士后，沈陽大學智能科學與工程學院教授，碩士生導師。遼寧省教育廳創(chuàng)新人才、沈陽市拔尖人才、“盛京人才獎勵”獲得者、美國普渡大學訪問學者。多年以來一直從事云計算、人工智能領域的研究工作，主持中國博士后面上基金及省市基金項目，獲得沈陽市科技進步二等獎，在國內外著名雜志、國際會議上發(fā)表論文50 余篇。
團隊情況
團隊主要成員，分別有來自東北大學的馮時，男，副教授，博士，東北大學博士生導師，研究方向為深度神經網絡；沈陽工業(yè)大學的趙騫，物理學博士，研究方向為深度神經網絡、物理學、光學；楊曉東，高級工程師，沈陽速影公司ceo。項目組其他成員基本為在讀博士以及碩士，項目組多次承擔國家級項目、省市項目多項，并獲市級科技進步獎，獲國家發(fā)明專利項，軟件著作權，在國內外有影響的核心刊物發(fā)表論文或出版學術專著。項目組醫(yī)療云平臺優(yōu)化模型的研究上，與美國普渡大學okan教授的團隊進行了長期的國際交流與合作，積累了扎實的理論基礎和前沿知識。醫(yī)療云計算模型的構建上由市民政局組織一個醫(yī)療團隊參與并論證了醫(yī)療云的可行性、實用性。同時課題組人員均為中青年科研人員，并有多名博士生參加。項目組在深度學習領域與首鋼遷鋼所有著深入密切的合作，其中鋼表面缺陷檢測系統(tǒng)已經成功應用，并取得良好效果。
研究方向
機器視覺、深度學習、大數(shù)據科學。
取得的成果
A 分布式智能養(yǎng)老看護系統(tǒng)，獲得沈陽市科技進步二等獎。
B 基于視頻的實時動作捕捉的監(jiān)考系統(tǒng)。
首鋼遷鋼生產線出鋼速度快，所需要的模型必須符合輕量化以足以部署到邊緣設備的要求，同時對識別速度以及準確率等模型性能也有較高的要求。由于鋼帶圖片較為簡單、包含特征少，我們團隊采用經過蒸餾使用輕量化深度模型模型對快速運動的鋼卷進行缺陷檢測達到良好效果，并已經推廣應用。
