颜成钢——杭州电子科技大学自动化学院教授

专家信息：

颜成钢，男，教授，博士生导师，杭州电子科技大学“智能信息处理”实验室主任，“****奖励计划”青年学者，浙江省“钱江学者”特聘教授，浙江省杰出青年基金获得者，浙江省“151人才工程”第一层次，浙江省高校中青年学科带头人重点资助，国家111引智基地副主任，教育部检测仪表和自动化工程中心副主任，杭州电子科技大学科技处副处长。

杭州电子科技大学“智能信息处理实验室”（HDU，IIPLab）主任为颜成钢教授，研究人员包括张继勇、殷海兵、刘鑫、刘炳涛、侯佳、杨德富、黄晓峰、周晓飞、胡冀，孙垚棋等10余名教师，包括“****奖励计划”青年学者、国家“****”特聘教授、浙江省“钱江学者”特聘教授、浙江省杰出青年基金获得者、浙江省“151人才工程”第一层次、浙江省高校中青年学科带头人重点资助等多名省部级国家级人才。

杭州电子科技大学“智能信息处理实验室”，毕业生多前往阿里、海康、华为等国内知名大公司任职。实验室采用与海内外知名高校研究所（美国北卡罗来纳大学教堂山分校、悉尼科技大学、清华大学等）联合培养制。实验室长期致力于智能信息处理方面的研究，实验室承担或参与国家重点研发计划、国家自然科学基金等多个国家级项目。近三年，实验室在领域顶级国际期刊（如IEEE TMM, IEEE TIP, IEEE TCSVT等）以及领域顶级国际会议（如AAAI, IJCAI, CVPR, ACM MM等）上发表论文60余篇，其中10篇入选ESI高被引论文，5篇入选ESI热点论文，5次获得国际会议最佳论文奖，研究成果获2018年中国电子学会自然科学类一等奖和2019年国家自然科学奖二等奖。

学术兼职：

1. 中国电子学会青工委委员。

2. 国际SCI期刊《Neuroinformatics》（影响因子2.9）的客座编委。

3. 国内核心期刊《控制工程》的编委。

4. 国际会议International Conference on Multimedia and Expo的领域主席。

5. 长期担任《IEEE Transactions on Image Processing》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Multimedia》、《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》等在内的10余个国际权威期刊审稿人。

6.曾担任国际会议《IEEE International Conference on Computer and Information Technology》和《IEEE International Conference on Multimedia and Expo》的程序委员会委员。

人才培养：

长期与海内外知名高校研究所和企业保持良好的合作关系，培养了大批优秀的本科生和研究生。

科学研究：

研究方向：

机器学习、模式识别、图像处理、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息处理等方面。。

承担科研项目情况：

主持和参与国家自然科学基金仪器重大专项、国家科技支撑计划、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金、清华大学自主科研计划、中国博士后科学基金特别资助、中国博士后科学基金面上资助一等资助等多个项目。

1. 《端云协同视频智能计算方法与芯片架构研究》，国家自然科学基金重点项目。

2. 《特定音视频检测、监测与查控技术》，国家重点研发计划。

3. 《HEVC快速模式选择算法研究》，浙江省杰出青年科学基金。

4. 《无标记运动捕捉方法与理论》，国家自然科学基金面上项目。

5. 《面向众核处理器的HEVC并行编码关键技术研究》，国家自然科学基金面上项目。

知识产权：

出版多本著作，其中一本著作版权出版到台湾。

发明专利：

[1]颜成钢,巩鹏博,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于手机地磁和场景图像的室内定位方法[P]. CN110388926B,2021-10-29.

[2]颜成钢,涂望,金欣,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种分级残差光场视频编码方法[P]. CN111182312B,2021-10-29.

[3]颜成钢,柴夏媛,吕彬彬,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种光谱显微成像装置及实现方法[P]. CN113568156A,2021-10-29.

[4]颜成钢,马立栋,陈泉,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于双向注意力的伪装物体检测方法[P]. CN113553973A,2021-10-26.

[5]潘潇恺,郑博仑,颜成钢,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于可学习频域先验的去摩尔纹系统及方法[P]. CN113554566A,2021-10-26.

[6]潘潇恺,郑博仑,颜成钢,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于小波变换的鲁棒去重影系统及方法[P]. CN113554567A,2021-10-26.

[7]周晓飞,郭祺华,费晓波,张继勇,孙垚棋,颜成钢. 一种基于人类视觉效应的视频质量评价方法[P]. CN113554599A,2021-10-26.

[8]颜成钢,王逸铮,吕彬彬,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于LED阵列的光谱显微成像装置及其实现方法[P]. CN113534434A,2021-10-22.

[9]路荣丰,颜成钢,朱尊杰,徐枫,裘健鋆,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于室内空间布局约束的场景模型补全方法[P]. CN113536416A,2021-10-22.

[10]路荣丰,颜成钢,朱尊杰,徐枫,裘健鋆,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于平面约束的室内场景模型补全方法[P]. CN113536417A,2021-10-22.

[11]张继勇,张钰哲,周晓飞,孙垚棋,颜成钢. 一种基于显著性的交通标志检测方法[P]. CN113536973A,2021-10-22.

[12]张继勇,戴浩慰,周晓飞,于龙轩,孙垚棋,颜成钢. 一种面向360度全景图像的显著性目标检测方法[P]. CN113536977A,2021-10-22.

[13]周晓飞,陈智,张继勇,孙垚棋,颜成钢. 一种基于显著性的伪装目标检测方法[P]. CN113536978A,2021-10-22.

[14]颜成钢,沈少强,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于混合存储器的联合训练跨域行人重识别方法[P]. CN113536979A,2021-10-22.

[15]吕坤,颜成钢,路统宇,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种快速的室内场景理解方法[P]. CN113536987A,2021-10-22.

[16]颜成钢,王超怡,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于双向CNN的跨模态语义聚类方法[P]. CN113537304A,2021-10-22.

[17]路统宇,颜成钢,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于元学习的自监督域适应方法[P]. CN113537307A,2021-10-22.

[18]颜成钢,李扬,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于稀疏向量矩阵计算的神经网络加速器及加速方法[P]. CN113537488A,2021-10-22.

[19]陈泉,郑博仑,颜成钢,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于像素分布估计的单张图像超分辨重建系统及方法[P]. CN113538231A,2021-10-22.

[20]颜成钢,方运志,姚婷婷,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于生成对抗网络的图像超分辨率重构方法[P]. CN113538236A,2021-10-22.

[21]陈泉,郑博仑,颜成钢,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于限制性预测滤波的图像散景渲染方法及系统[P]. CN113538338A,2021-10-22.

[22]颜成钢,刘硕,高宇涵,彭开来,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于双型U-Net模型的医学图像分割方法[P]. CN113538346A,2021-10-22.

[23]张继勇,吕成涛,颜成钢,孙垚棋,李宗鹏. 一种使用自适应特征融合的RGB-D显著目标检测方法[P]. CN113538442A,2021-10-22.

[24]张继勇,吕成涛,颜成钢,孙垚棋,李宗鹏. 一种使用过滤融合的图像显著目标检测方法[P]. CN113538443A,2021-10-22.

[25]颜成钢,裘健鋆,路荣丰,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于空洞卷积的并行空间金字塔模型图像分割方法[P]. CN113538444A,2021-10-22.

[26]颜成钢,刘硕,张二四,朱晨瑞,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 基于FTL损失函数和注意力的U-Net图像分割方法[P]. CN113538458A,2021-10-22.

[27]颜成钢,陈泉,许成浩,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于深度学习的单张图片的运动估计系统及方法[P]. CN113538505A,2021-10-22.

[28]颜成钢,吕坤,路统宇,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种组件级别的三维场景理解方法[P]. CN113538657A,2021-10-22.

[29]颜成钢,吕彬彬,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种快速光谱显微成像装置[P]. CN113514944A,2021-10-19.

[30]颜成钢,高宇涵,张二四,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于图像识别的眼底照片自动检测方法及系统[P]. CN113516616A,2021-10-19.

[31]颜成钢,谢益峰,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种基于多任务的眼底图像检测方法[P]. CN113516678A,2021-10-19.

[32]金欣,涂望,李羚俊,颜成钢,戴琼海. 一种基于内容自适应的光场视频编码方法[P]. CN111147848B,2021-10-01.

[33]颜成钢,朱嘉凯,王兴政,陈子阳,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于深度残差网络的糖尿病性视网膜病变检测的方法[P]. CN110236483B,2021-09-28.

[34]颜成钢,李明珠,孙垚棋,张继勇,张勇东,沈韬. 一种基于相机定位的图像去模糊方法[P]. CN110677556B,2021-09-28.

[35]颜成钢,方运志,姚婷婷,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于傅里叶叠层成像的LED矩阵校正方法[P]. CN111158131B,2021-09-28.

[36]颜成钢,裘健鋆,路荣丰,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种结合深度Q学习的机器人路径学习与避障系统及方法[P]. CN113419524A,2021-09-21.

[37]颜成钢,陈泉,郑博仑,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于全局信息注意力的显著性目标检测方法[P]. CN113420671A,2021-09-21.

[38]张继勇,沈坤烨,周晓飞,颜成钢. 一种基于创新边缘特征提取方法的遥感图像显著性检测方法[P]. CN113408350A,2021-09-17.

[39]颜成钢,张继勇,滕统,孙垚棋,李宗鹏. 一种面向夜间图像的无参考质量评价方法[P]. CN113409248A,2021-09-17.

[40]颜成钢,高振,张继勇,刘炳涛,李扬,刘娜,孙垚棋,李宗鹏. 一种基于FPGA的运动目标识别系统及方法[P]. CN113409355A,2021-09-17.

[41]颜成钢,许成浩,朱尊杰,徐枫,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种多全景图融合三维重建的方法[P]. CN113409442A,2021-09-17.

[42]周晓飞,费晓波,张继勇,颜成钢. 一种基于深度学习的无参考视频质量评价方法[P]. CN113411566A,2021-09-17.

[43]颜成钢,温洪发,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于动态特征选择的RGB-D显著目标检测方法[P]. CN113392727A,2021-09-14.

[44]翟春杰,杨祥宇,杨建,颜成钢,孙垚棋. 一种基于队列长度预测的交叉口生态驾驶优化方法[P]. CN113393688A,2021-09-14.

[45]颜成钢,万斌,王廷宇,孙垚棋,张继勇,李宗鹏. 一种基于改进模糊PID的无人机仿人控制方法[P]. CN113342023A,2021-09-03.

[46]翟春杰,楼杰栋,颜成钢,孙垚棋. 一种基于ADHDP的燃油汽车生态自适应巡航控制方法[P]. CN113232651A,2021-08-10.

[47]颜成钢,楼杰栋,华超豪,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种音视频大数据任务的端云协同评测系统[P]. CN113238928A,2021-08-10.

[48]颜成钢,张腾,楼杰栋,姚婷婷,方运志,孙垚棋,张继勇,张勇东,沈韬. 一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法[P]. CN111043953B,2021-07-27.

[49]颜成钢,巩鹏博,史治国,郑锦凯,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于多层长短期记忆网络的地磁室内定位方法[P]. CN111121759B,2021-07-27.

[50]颜成钢,黄培武,吕坤,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种基于EfficientDet的小麦麦穗检测方法[P]. CN113158865A,2021-07-23.

[51]颜成钢,张杰华,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种基于注意力机制与数据不平衡的跨年龄人脸识别方法[P]. CN113158866A,2021-07-23.

[52]颜成钢,路统宇,戴振宇,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种跨域红外目标检测方法[P]. CN113158943A,2021-07-23.

[53]颜成钢,高含笑,潘潇恺,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种短视频自动生成字幕的方法及系统[P]. CN113159034A,2021-07-23.

[54]颜成钢,张二四,高宇涵,朱晨瑞,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种基于深度学习的弱监督语义分割方法[P]. CN113159048A,2021-07-23.

[55]颜成钢,张二四,彭开来,朱晨瑞,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种基于半监督学习的医学图像自动标注方法[P]. CN113159186A,2021-07-23.

[56]颜成钢,徐浙峰,朱尊杰,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种基于超像素和图卷积网络的平面分割方法[P]. CN113160177A,2021-07-23.

[57]颜成钢,潘潇恺,高含笑,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种基于注意力模块的高动态范围去重影成像系统及方法[P]. CN113160178A,2021-07-23.

[58]颜成钢,徐浙峰,朱尊杰,李明珠,徐枫,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种基于动态区域卷积的图像去模糊方法[P]. CN113160179A,2021-07-23.

[59]颜成钢,肇恒润,孙垚棋,张继勇,李宗鹏,张勇东. 一种基于通道注意力机制的图像质量增强方法[P]. CN113160198A,2021-07-23.

[60]颜成钢,吕坤,朱尊杰,黄培武,徐枫,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于RGB-D传感器的室内三维重建方法[P]. CN113160411A,2021-07-23.

[61]颜成钢,郑锦凯,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于时间和空间信息融合技术的步态重识别方法[P]. CN113139429A,2021-07-20.

[62]颜成钢,路荣丰,裘健鋆,朱尊杰,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于深度图的室内实时三维语义分割方法[P]. CN113139965A,2021-07-20.

[63]颜成钢,彭开来,朱晨瑞,张二四,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于人工智能的舌象识别方法及系统[P]. CN113139971A,2021-07-20.

[64]颜成钢,高宇涵,彭开来,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于人工智能的脑卒中MRI图像病灶区域分割方法[P]. CN113139972A,2021-07-20.

[65]颜成钢,马立栋,许成浩,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于卷积神经网络的狗脸识别方法[P]. CN113128341A,2021-07-16.

[66]颜成钢,戴振宇,路统宇,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于深度学习的司机危险驾驶动作识别方法及系统[P]. CN113128343A,2021-07-16.

[67]颜成钢,高宇涵,朱晨瑞,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于视网膜分层数据的OCT图像检测方法及系统[P]. CN113129267A,2021-07-16.

[68]颜成钢,彭开来,高宇涵,张二四,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于人工智能的舌诊图像识别方法[P]. CN113130066A,2021-07-16.

[69]颜成钢,邵碧尧,徐枫,丁贵广,张勇东. 一种基于人工神经网络的实时场景布局识别及重建的方法[P]. CN108648224B,2021-07-13.

[70]颜成钢,吕彬彬,吴嘉敏,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于模糊编码的压缩高光谱掩膜优化方法[P]. CN110501071B,2021-07-13.

[71]颜成钢,林翊,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于多视角协同关系的先天性心脏病辅助诊断方法[P]. CN110164550B,2021-07-09.

[72]颜成钢,王涛,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种电子装置生产用辅助定位装置[P]. CN113099627A,2021-07-09.

[73]颜成钢,巩鹏博,郑锦凯,孙垚棋,张继勇,张勇东. 基于门控循环神经网络和粒子滤波的地磁室内定位方法[P]. CN113008226A,2021-06-22.

[74]翟春杰,郑鑫磊,颜成钢,孙垚棋. 一种基于分布式切换控制的异构车队协同安全控制方法[P]. CN113012459A,2021-06-22.

[75]颜成钢,李志胜,刘炳涛,周旭,俞灵慧,陈靖文,张勇东. 一种基于图模型的图像压缩感知方法[P]. CN109451314B,2021-06-08.

[76]颜成钢,陈靖文,刘武,刘鑫晨,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于深度摄像头的商品检测方法[P]. CN110276260B,2021-06-08.

[77]颜成钢,黄智坤,李志胜,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于SRCNN的帧间预测方法[P]. CN110177282B,2021-06-04.

[78]翟春杰,杨建,杨祥宇,颜成钢,孙垚棋. 一种基于强化学习的电动汽车生态自适应巡航控制系统[P]. CN112896161A,2021-06-04.

[79]颜成钢,龚镖,白俊杰,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于多视图散列增强哈希的三维模型特征表示方法[P]. CN112907712A,2021-06-04.

[80]颜成钢,吕晓泉,张勇东. 基于深度学习的手势识别的多标签图像预处理方法[P]. CN108898045B,2021-05-25.

[81]颜成钢,温洪发,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于核稀疏表示的三维模型分类检索方法[P]. CN110083715B,2021-05-25.

[82]颜成钢,王瑞海,杨洪楠,王兴政,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于卷积神经网络的极端条件下的图像修复方法[P]. CN110378845B,2021-05-25.

[83]颜成钢,王涛,张继勇,孙垚棋,张勇东. 提高Sb-2Se相变薄膜的热稳定性和结晶速度的方法[P]. CN112820822A,2021-05-18.

[84]颜成钢,陈子阳,张继勇,孙垚棋,张勇东. 一种基于卷积神经网络的无参考图像质量评价方法[P]. CN112767311A,2021-05-07.

[85]颜成钢,马立栋,张继勇,孙垚棋,张勇东. 一种基于测量电容的纸张计数装置[P]. CN112749775A,2021-05-04.

[86]颜成钢,李扬,詹青,张继勇,孙垚棋,张勇东. 一种基于位稀疏计算的神经网络加速方法[P]. CN112734021A,2021-04-30.

[87]颜成钢,李志胜,刘炳涛,周旭,俞灵慧,陈靖文. 一种基于协同滤波的MiRNA-疾病关联预测方法[P]. CN107526937B,2021-04-06.

[88]颜成钢,王廷宇,赵崇宇,万斌,孙垚棋,张继勇,张勇东,蒋云良. 一种基于多示例学习的IRES序列搜寻方法[P]. CN110364223B,2021-04-06.

[89]颜成钢,吕彬彬,王瑞海,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种固定场景的像素级精度视频图像去抖动方法[P]. CN110536064B,2021-04-06.

[90]颜成钢,李文超,孙垚棋,张继勇,张勇东,沈韬. 一种基于选择记忆的马尔可夫模型的用户位置预测方法[P]. CN111125551B,2021-04-06.

[91]颜成钢,阮定,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于图注意力网络的社交机器人识别方法[P]. CN111274491B,2021-04-06.

[92]颜成钢,龚冰剑,朱尊杰,徐枫,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于深度图像的实时平面检测及提取方法[P]. CN112614173A,2021-04-06.

[93]周晓飞,贺熠凡,张继勇,孙垚棋,颜成钢. 一种基于弱监督学习的协同显著性检测方法[P]. CN112598043A,2021-04-02.

[94]颜成钢,高振,刘炳涛,李扬,刘娜,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种低功耗的处理器[P]. CN112486312A,2021-03-12.

[95]颜成钢,王超怡,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于深度学习的跨模态检索方法[P]. CN112487822A,2021-03-12.

[96]周晓飞,王灵波,颜成钢,孙垚棋,张继勇. 一种基于边缘主体融合信息的遥感目标显著性检测方法[P]. CN112465815A,2021-03-09.

[97]颜成钢,张腾,张永兵,李志胜,陈立鑫,孙垚棋,张勇东. 一种基于U-Net分割网络的光学图像相位解缠绕方法[P]. CN109886880B,2021-02-26.

[98]颜成钢,李志胜,张永兵,张腾,赵崇宇. 一种基于深度学习的提高视频压缩编码效率的方法[P]. CN107820085B,2021-02-26.

[99]颜成钢,万斌,王廷宇,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种新型无人机路径规划方法[P]. CN112306097A,2021-02-02.

[100]颜成钢,彭开来,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于迁移学习的乳腺癌图像检测系统及方法[P]. CN112258475A,2021-01-22.

[101]颜成钢,肇恒润,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种用于物理教学实验的声速测量仪[P]. CN112233508A,2021-01-15.

[102]颜成钢,白俊杰,龚镖,孙垚棋,张继勇,张勇东. 基于区域关联神经网络的工业产品表面缺陷检测方法[P]. CN112200766A,2021-01-08.

[103]颜成钢,王廷宇,万斌,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种旋转不变的语义信息挖掘方法[P]. CN112163111A,2021-01-01.

[104]颜成钢,彭熠凡,方恒,白思佳,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种山地自行车实时变速建议系统[P]. CN112158285A,2021-01-01.

[105]颜成钢,王灵波,吴嘉琪,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于场景图片的目标检测方法[P]. CN112163490A,2021-01-01.

[106]颜成钢,吕彬彬,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种光谱显微成像装置[P]. CN112097905A,2020-12-18.

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[222]颜成钢,韩顾稳,徐俊,姚霆,梅涛,孙垚棋,张继勇,张勇东. 基于深度学习的边框回归的端到端弱监督目标检测方法[P]. CN110533067A,2019-12-03.

[223]颜成钢,赵崇宇,王廷宇,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于分类卷积神经网络的图像对象识别方法[P]. CN110533068A,2019-12-03.

[224]颜成钢,吕彬彬,王瑞海,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种固定场景的像素级精度视频图像去抖动方法[P]. CN110536064A,2019-12-03.

[225]颜成钢,陈安琪,朱嘉凯,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于多图谱的大脑图像分割方法[P]. CN110517222A,2019-11-29.

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[227]颜成钢,吕彬彬,吴嘉敏,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于模糊编码的压缩高光谱掩膜优化方法[P]. CN110501071A,2019-11-26.

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[229]颜成钢,俞灵慧,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于图卷积的视觉问答增强方法[P]. CN110399518A,2019-11-01.

[230]颜成钢,巩鹏博,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于手机地磁和场景图像的室内定位方法[P]. CN110388926A,2019-10-29.

[231]颜成钢,俞灵慧,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于多模态融合的视觉问答融合增强方法[P]. CN110377710A,2019-10-25.

[232]颜成钢,王瑞海,杨洪楠,王兴政,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于卷积神经网络的极端条件下的图像修复方法[P]. CN110378845A,2019-10-25.

[233]颜成钢,杨洪楠,王瑞海,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于残差回归网络的单目标跟踪方法[P]. CN110378938A,2019-10-25.

[234]颜成钢,王瑞海,吕彬彬,王兴政,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于多角度激光线扫描的三维重构系统[P]. CN110379013A,2019-10-25.

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[236]颜成钢,朱嘉凯,洪露,陈安琪,孙垚棋,张继勇,张勇东. 基于免疫优化算法的多无人机任务分配问题的求解方法[P]. CN110362107A,2019-10-22.

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[239]颜成钢,王廷宇,赵崇宇,万斌,孙垚棋,张继勇,张勇东,蒋云良. 一种基于多示例学习的IRES序列搜寻方法[P]. CN110364223A,2019-10-22.

[240]颜成钢,郑锦凯,朱晨,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种加入运动员体型系数的跳台跳水评价方法[P]. CN110327611A,2019-10-15.

[241]蒋云良,张雄涛,胡文军,颜成钢. 一种基于模糊划分和模糊加权的集成深度信念网络[P]. CN110298434A,2019-10-01.

[242]颜成钢,刘启钦,黄继昊,孙垚棋,张继勇,张勇东. 基于高效卷积网络和卷积条件随机场的语义分割方法[P]. CN110288603A,2019-09-27.

[243]颜成钢,陈靖文,刘武,刘鑫晨,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于深度摄像头的商品检测方法[P]. CN110276260A,2019-09-24.

[244]颜成钢,黄继昊,刘启钦,孙垚棋,张继勇,张勇东. 基于无人驾驶技术对实例分割的改进方法[P]. CN110276378A,2019-09-24.

[245]颜成钢,朱嘉凯,王兴政,陈子阳,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于深度残差网络的糖尿病性视网膜病变检测的方法[P]. CN110236483A,2019-09-17.

[246]颜成钢,黄智坤,李志胜,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种荧光显微图像超分辨率成像方法[P]. CN110246083A,2019-09-17.

[247]颜成钢,谢益峰,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于深度学习的背景去除的方法[P]. CN110189330A,2019-08-30.

[248]颜成钢,黄智坤,李志胜,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于SRCNN的帧间预测方法[P]. CN110177282A,2019-08-27.

[249]颜成钢,谢益峰,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于多任务级联卷积网络的目标检测和对齐方法[P]. CN110175504A,2019-08-27.

[250]颜成钢,林翊,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于多视角协同关系的先天性心脏病辅助诊断方法[P]. CN110164550A,2019-08-23.

[251]颜成钢,吕彬彬,吴嘉敏,汪佳晨,宋嘉茵. 一种玻璃缺陷检测方法[P]. CN107024488B,2019-08-13.

[252]颜成钢,温洪发,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于Harris角点检测的视觉导航方法[P]. CN110119670A,2019-08-13.

[253]颜成钢,温洪发,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于核稀疏表示的三维模型分类检索方法[P]. CN110083715A,2019-08-02.

[254]颜成钢,温洪发,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于多视图的三维模型分类检索方法[P]. CN110059205A,2019-07-26.

[255]颜成钢,温洪发,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于核密度估计的三维模型分类检索方法[P]. CN110059213A,2019-07-26.

[256]颜成钢,徐浙峰,任浩帆,孙垚棋,张继勇,张勇东. 一种基于全卷积神经网络的单目相机室外三维重建方法[P]. CN110060331A,2019-07-26.

[257]颜成钢,张腾,张永兵,李志胜,陈立鑫,孙垚棋,张勇东. 一种基于U-Net分割网络的光学图像相位解缠绕方法[P]. CN109886880A,2019-06-14.

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[265]颜成钢,朱晨瑞,孙垚棋,张勇东. 一种基于可变焦相机的双目视觉测距方法[P]. CN109084688A,2018-12-25.

[266]胡冀,颜成钢,彭冬亮,吴建锋. 一种免阈值设定的静息态功能脑网络构建方法[P]. CN108921286A,2018-11-30.

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[268]颜成钢,朱尊杰,徐枫,龚冰剑,黄海亮,张勇东. 快速运动下的场景三维重建方法[P]. CN108876897A,2018-11-23.

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[285]俞灵慧,颜成钢,刘炳涛,施海南,邵碧尧,李志胜. 一种改进的基于协同过滤的miRNA#疾病关联预测方法[P]. CN107506608A,2017-12-22.

[286]朱尊杰,颜成钢,徐峰,宁瑞忻. 一种基于曼哈顿假设的场景重建方法[P]. CN107292956A,2017-10-24.

[287]李亚菲,颜成钢,蒋继扬,徐双,张新,孙垚棋. 一种人脸深度跟踪装置及实现方法[P]. CN107203743A,2017-09-26.

[288]朱尊杰,颜成钢,徐枫,龚冰剑,黄海亮. 一种基于智能手机的场景重建方法[P]. CN107103626A,2017-08-29.

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[290]涂云斌,颜成钢,冯欣乐,李兵,楼杰栋,彭冬亮,张勇东,王建中. 一种基于语义信息引导的视频内容描述方法[P]. CN107038221A,2017-08-11.

[291]吕彬彬,颜成钢,吴嘉敏,汪佳晨,宋嘉茵. 一种玻璃缺陷检测方法[P]. CN107024488A,2017-08-08.

[292]盛再超,颜成钢,彭冬亮,薛安克. 一种基于深度学习算法进行基因关联分析的方法[P]. CN107025386A,2017-08-08.

[293]蒋继扬,颜成钢,张新,徐双,李亚菲. 一种基于姿态识别的全景观测方法[P]. CN107009962A,2017-08-04.

[294]李宁,颜成钢,徐枫,朱尊杰,邵碧尧,麻辉文. 一种基于增强现实的虚拟现实实现方法[P]. CN107016704A,2017-08-04.

[295]颜成钢,杨东宝,孙垚棋,彭冬亮,张勇东,薛安克. 一种基于深度学习的图像哈希编码方法[P]. CN107016708A,2017-08-04.

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[297]姜鑫,颜成钢,吴嘉敏,吴桐,崔恩楠,彭冬亮,薛安克. 一种利用深度学习重建高光谱图像的方法[P]. CN106997581A,2017-08-01.

[298]麻辉文,颜成钢,张新,李亚菲,李宁,陈泽伦. 一种3D模型转立体双视点视图的方法[P]. CN106993179A,2017-07-28.

[299]谢益峰,颜成钢,王雁刚,邵碧尧,项露萱. 一种基于深度残差网络的手势识别方法[P]. CN106991386A,2017-07-28.

[300]邵碧尧,颜成钢,王雁刚,谢益峰,李宁,项露萱. 一种用于手势识别的数据库建立方法[P]. CN106960036A,2017-07-18.

[301]黄海亮,颜成钢,朱尊杰,王建中. 一种智能汽车自主循迹路径规划的方法[P]. CN106843227A,2017-06-13.

论文专著：

出版专著：

资料更新中……

发表期刊论文：

已发表包括《Science》、《Nature》旗下期刊、《Briefings in Bioinformatics》、《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》、《IEEE Transactions on Multimedia》等在内的SCI论文近20篇。

[1]孙垚棋,巩鹏博,徐浙峰,李文钧,颜成钢,郑博仑,张继勇.基于地磁轨迹信号的新型室内定位[J].信号处理,2021,37(06):952-957.

[2]朱尊杰,徐浙峰,任小元,侯佳,孙垚棋,颜成钢.基于单张彩色图输入的平面提取综述[J].杭州电子科技大学学报(自然科学版),2020,40(04):31-38+50.

[3]温洪发,周晓飞,任小元,颜成钢.视觉显著性检测综述[J].杭州电子科技大学学报(自然科学版),2020,40(02):1-11.

[4]唐华,朱鹏程,颜成钢,边超,宋朝晖.信息论与通信系统学科自由申请类项目申请与资助情况分析[J].电子与信息学报,2019,41(06):1518-1524.

[5]边超,朱鹏程,颜成钢,张晶泊,武俊杰,唐华,宋朝晖.2018年度国家自然科学基金委信息科学部一处项目申请与资助情况及其问题分析[J].电子与信息学报,2019,41(01):248-254.

[6]宁瑞忻,朱尊杰,邵碧尧,龚冰剑,颜成钢.基于视觉的虚拟现实与增强现实融合技术[J].科技导报,2018,36(09):25-31.

[7]宋朝晖,唐华,边超,孙强,丁大志,朱鹏程,颜成钢,熊小芸.项目计算机辅助受理的申请代码与研究方向[J].电子与信息学报,2018,40(01):249-254.

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[11] Z.J. Zhu（指导的学生）,et al., “Real-time Indoor Scene Reconstruction with RGBD and Inertial Input”, International Conference on Multimedia and Expo. (最佳学生论文奖) （学校新闻报道：www.hdu.edu.cn/news/important_26218）

[12] B.B. Lv（指导的学生）,et al., “Compressive Hyperspectral Imaging Mask Optimization”, International Conference on Internet Multimedia Computing and Service. (最佳论文奖) （学校新闻报道：www.hdu.edu.cn/news/important_24745）

[13] H.F. Wen （指导的学生）,et al., “Leveraging Multiple Implicit Feedback for Personalized Recommendation with Neural Network”, International Conference on Artificial Intelligence and Advanced Manufacturing.（学校新闻报道：http://www.hdu.edu.cn/news/media_26261）(最佳论文奖)

[14] Y.B.Tu （指导的学生）,et al.,” Video Description with Spatial-Temporal Attention”, ACM Multimedia.（学校新闻报道：www.hdu.edu.cn/news/important_23700）(Student Travel Grant Award)

荣誉奖励：

1、2018年中国电子学会自然科学类一等奖。

2、 “****奖励计划”青年学者。

3、浙江省“钱江学者”特聘教授。

4、浙江省杰出青年基金获得者。

5、浙江省“151人才工程”第一层次。

6、浙江省高校中青年学科带头人重点资助。

7、获得国际会议《International Conference on Game Theory for Networks》最佳论文。

8、获得国际会议《SPIE/COS Photonics Asia Conference 9273》最佳论文。

9、获得国际会议《International Conference on Multimedia and Expo》最佳论文提名。

10、中科院院长奖学金特别奖。

11、中科院计算所所长奖学金特别奖。

12、2019年国家自然科学奖二等奖。

杭州电子科技大学报报道：

颜成钢：科研人应顶天立地，为国分忧，造福于民

作者：杨伟婷时间：2019-5-30

入选教育部人才奖励计划青年项目，主持或参与国家重点研发计划、国家自然科学基金项目等6项，以第一作者或通讯作者在国际顶级期刊及会议上发表论文30余篇，5次获得国际会议最佳论文奖，研究成果获2018年中国电子学会自然科学类一等奖……

这是一位年仅35岁的青年学者在过去五年交出的成绩单。而取得这些亮眼成就的，正是我校自动化学院博士生导师、智能信息处理实验室主任颜成钢研究员。

“高产”源于自律和执行力

2016年，32岁的颜成钢从清华大学博士后出站后，作为特聘教授加入杭电。他主攻智能信息处理领域，近年来所取得的研究成果主要体现在并行视频编码、视频内容分析和疾病关联预测等三方面。

“人工智能方面的研究成果已经运用到生活中的很多方面。比如球赛直播时的精彩瞬间回放就是通过植入智能算法，让机器像人一样思考，自动抓取片段；人脸识别、火车站安检进站刷身份证等需要运用到图像视频处理技术；再比如大家熟悉的小米手机中，集外语翻译、信息查询、应用操作等功能于一身的语音助手‘小爱同学’就运用了自然语言处理技术。如果没有技术作支撑，这些美好的生活体验就好似空中阁楼，悬在半空。”在科技馆的办公室内，颜成钢语调温和，将自己的研究领域用尽可能通俗易懂的语言向记者娓娓道来，恰似刚泡开的茶叶在水里徐徐舒展。

成果累累，“高产”的背后离不开多年来养成的自律和坚毅。颜成钢一直以清华大学的校训“自强不息，厚德载物”鞭策自己，几乎每天晚上都忙到后半夜，第二天早上6点钟自然醒。算下来，一天的睡眠时间不过四五个钟头。“这足以让我恢复体力，保持充沛精力。每个人适合的睡眠时长不一样，我已经养成这个习惯了，偶尔睡多了还觉得更累。” 午后的阳光透过窗户，洒满整个办公室，衬着颜成钢整个人神采奕奕。

“没觉得做科研碰到瓶颈或困难。最难的应该是刚开始在中科院计算机技术研究所读研的时候，当时刚入门，看文献花费很长时间，理解专业术语要下不少功夫。但正因为是自己感兴趣的，所以也怡然自得。有兴趣作基底，一路坚持下来并不觉得累，更何况我们还有一整个团队在并肩前行。”

颜成钢每天早上做的第一件事就是打开电脑，把一整天的事情记录下来，按照轻重缓急来一一排序，并同步到手机。“这样方便查阅，能随时随地提醒自己接下来要做哪些事情。”

“目标明确、执行力强”，问及对颜成钢的印象，助理孙垚棋不假思索地说到：“颜老师会将要做的事情都规划好，并坚定执行下去，甚至会提前超额完成。”

“师者，要起到引路人的作用”

“目标明晰、做好规划、坚持不懈”，这是颜成钢的自我要求，也是他对学生的期冀。

颜成钢也和学生谈目标、聊规划。2017年3月，他被选派到国家自然科学基金委担任流动编制项目主任一职。其间，他周末飞回杭州，到校后的必做事项之一就是与学生约谈，根据学生的科研进展和自身情况，一起制定科研目标，规划学习方向。

“青年应该志向远大，根据兴趣做好自身规划，有针对性地学习知识，这样才能学以致用，走得更从容、更心无旁骛，为将来的学业、事业发展打下扎实基础。”

对此，今年考取清华大学自动化专业控制工程方向研究生的孟祥松同学最有发言权。“颜老师不仅是学术大牛，还是我的人生导师。”采访中，孟祥松对颜成钢的感激之情溢于言表。他坦言，如果不是颜老师鼓励自己报考清华，他“想都不敢想这事儿”。

现今，已前往清华大学深圳研究生院的孟祥松对自己能成为实验室成员感到十分幸运。“跟着颜老师在项目课题中学习学术前沿知识，不仅开阔了眼界、提升了能力，而且对我今后的研究生活做了一个很好的衔接，现在看文献、查资料轻松很多。”

孟祥松口中的“实验室”是颜成钢领衔的智能信息处理实验室。从2016年成立至今，实验室已接收三批研究生。首批6名研究生均已毕业，2人被颜成钢纳入麾下，攻读博士学位；4人分别进入阿里、华为、海康威视、浙江未来技术研究院工作。6人均发表国际期刊会议论文，其中1人还斩获第10届互联网多媒体计算和服务国际会议（ICIMCS 2018）最佳论文奖。

“看到学生一天天成长起来，我感到很欣慰。杭电的学生创新意识、动手能力都很不错，有时候就差一个契机让他们锻炼起来，不断挑战和超越自我。师者，就要起到引路人的作用。我很笃定，杭电会有越来越多的学生进入国内外理想的高等学府继续深造。”

为学生量身定制培养计划

颜成钢办公室对面，即是智能信息处理实验室所在地。采访当天，里面的学生无一不在埋头科研，没半点闲聊打趣。偶有学生去开水房接水，来去匆匆。“实验室不设门槛，研究生，本科生都有。”

在杭电理工科学子的眼中，智能信息处理实验室就像个“武林圣地”，里面的成员各个身怀绝学。今年实验室招收20名学生，光报名就有70多个，可谓竞争激烈。而颜成钢的考核要求是让学生做项目课题，第一个课题难度一般，后面的难度逐级加大。“有时候光是笔试和面试的短短几分钟，不足以了解学生，而通过项目就可以考核出学生的动手能力和创新意识，是否具备相关兴趣并坚持下去。”

颜成钢对进入实验室的学生实行“杭电SRT”（HDU Students Research Training）计划。研究生在研一阶段就可以到美国伯克利大学、清华大学等高校学习交流。“这些高校的专家对派出去的同学评价很高，认为他们做事踏实、动手能力强。学生得到认可，我由衷替他们感到高兴。”

对于本科生，颜成钢按照学生的兴趣分成多个项目组，为每个项目组安排来自美国康涅狄格大学、瑞士联邦理工、英国华威大学、悉尼科技大学、中国科学院、清华大学等高校或研究机构的校外指导老师。学生在课题研究过程中碰到难题均可以向这些机构的老师和博士生请教，获取有针对性的指导。

“SRT项目开启了我的科研生涯，我们所学的东西，所从事的是当前国际前沿研究，团队里的老师都是各界执牛耳者。加入SRT是我大学里做的最有价值的事情。”现在海康威视就职的2014级学生李宁如是说。

“国内大部分课堂采用单向的知识传授型授课模式，学生学得容易忘得也快。而围绕实践性很强的项目课题，学生有机会接触到学术前沿，经过阅读文献、总结方法、设计算法、实验论证和结题报告等环节，完成从提出问题、分析问题到解决问题的转换，让学生对所学知识印象深刻。”

做科研，要顶天立地

“学生也好，团队也好，我很重视培养大家学以致用的能力，这样才能为后期裂变积聚能量，团队也会得到更好传承。”

2016年，在颜成钢的带领和推动下，杭电智能信息处理学科交叉创新团队组建而成，并培养、引进了不少重量级专家学者，目前团队已有教师10余名，包括国家高端人才项目入选者、浙江省“钱江学者”特聘教授、浙江省杰出青年基金获得者、浙江省“151人才工程”第一层次、浙江省高校中青年学科带头人重点资助等多名省部级、国家级人才。“前阵子学校举办2019世界IT青年科学家论坛，我们也邀请了8位海外专家学者前来参加，预计会有几位专家加入我们的团队，届时团队力量会越来越强，志同道合的人集聚在一起做事情也会越来越顺。”

作为掌舵者，颜成钢深知责任重大。团队成员经常一起聚头探讨，制定中长期发展目标。他透露，就在采访的头一天晚上，团队的几个老师在实验室里讨论准备一个国家项目的申报材料，一直到12点才散会。与此同时，另一位老师动身前往合肥，为正在申报的国家重点研发计划做PPT答辩材料。团队组建未满3年，就已主持或参与国家重点研发计划2项、国家自然科学基金项目4项、浙江省杰出青年基金项目1项，经费总额超过千万。

颜成钢认为，科研人绝不能仅为了获取项目而申报项目，而应具备更大的胸怀和格局。“做科研，抓住前沿方向至关重要。要想做出前沿的成果，就要在前沿方向上花力气，紧跟国家重大战略部署，以创新驱动增强国力。”

采访中，颜成钢提及中科院计算机技术研究所的所训“科研为国分忧，创新与民造福”。对于他来说，前半句话意味着“顶天”，后半句话是“立地”。“做科研要顶天立地，一方面能真正为国家解决实际问题，也正是秉持这一理念，在计算机所诞生了龙芯CPU和曙光超级计算机等国之重器；另一方面也要把技术成果产业化，惠及大众，技术理应让生活更美好。”

沉吟片刻，颜成钢继续说到：“‘科研为国分忧，创新与民造福’也应是我们所有科研人的使命，这既与习近平总书记对科研工作者提出的‘把论文写在祖国的大地上，把科技成果应用在实现现代化的伟大事业中’要求相呼应，也与杭电首任院长蒋葆增的遗训‘国家大事，千万尽力’相契合。”

颜成钢透露，读博期间，全球知名的众核芯片制造商美国Tilera公司对他提出的基于Tilera众核平台的高并行视频编解码成果十分关注，来信表示“你所提出的并行运动估计方法与HM 提案相比取得了10 倍到13 倍的加速，这与我们的预期非常一致，希望进行深入合作”。颜成钢毅然决然地拒绝了，因为他要把自己的研究成果用在祖国的大地上。

“科研人要有担当精神。父母将我取名为‘成钢’，正是希望我能成为国家的一块好钢，拥有好钢的品质。”

来源：杭州电子科技大学报原文链接：http://newspaper.hdu.edu.cn/reading/paper.asp?Aid=3360&Fid=642

海峡科技与产业报道：

不舍攀登,挺进智能信息处理技术创新高地

——记杭州电子科技大学智能信息处理实验室主任颜成钢

【摘要】 <正>2018年初,教育部公布了2017年度"长江学者奖励计划"建议人选名单,颜成钢教授成功当选"青年长江学者"。据悉,这是杭州电子科技大学首次有人入选该人才项目。顺势而为,结缘智能信息处理颜成钢1984年11月出生在风景秀丽的古都杭州。2004年考入山东大学计算机系,这为其后来与人工智能结缘埋下了伏笔。因为大学期间成绩优异,。

资料更新中……

来源：海峡科技与产业 2018年12期