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张苗辉  博士/教授/


教授,博士生导师,研究方向为人工智能、计算机视觉、模式识别与智能系统等,现任伟德国际BETVLCTOR人工智能系主任。先后主持国家自然科学基金项目、中国博士后基金面上项目、河南省科技攻关项目、河南省教育厅项目、河南省博士后基金等项目8项,参与国家重大专项子课题、国家自然科学基金、国防科技工业民用专项、省市科技攻关与科技重点研发项目及横向项目20余项,在国内外学术期刊上发表论文40余篇,参编科技著作1部。国内期刊《系统工程与电子技术》,《光电子·激光》,《电子学报》,《计算机学报》,《自动化学报》,国际期刊Neurocomputing》、《Knowledge Based Systems》、《International Journal of Intelligent Systems》、《Neural Networks等审稿专家。曾获河南省高校青年骨干教师、河南省教育厅科技论文一等奖。现为教育部学位论文评审专家,国家自然科学基金评审专家,浙江省、江西省、山东省、河北省科技奖励评审专家。

 

国家自然科学基金通讯评审专家

育部学位论文评审专家

浙江省、江西省、山东省、河北省科技奖励评审专家

 

电子邮箱:zhmh@henu.edu.cn


教育及工作经历:

1998.09-2002.07  东北大学,自动化专业,本科

2005.09-2008.07  bevictor伟德官网与中国科学院研究生院联合培养,应用数学专业,硕士

2009.09-2013.06  上海交通大学,上海交通大学图像处理与模式识别研究所,博士

2002.07-2020.08  bevictor伟德官网,计算机与信息工程学院,任教

       2020.09-              bevictor伟德官网,伟德国际BETVLCTOR,任教

 

研究领域:

计算机视觉与智能控制,图像处理与模式识别,基于深度学习的目标检测识别,图像分析与理解,人脸检测与识别,多摄像机的协同检测跟踪,视频内容检索,嵌入式系统开发等

 

主要荣誉:

获得2013年优秀教师

获得2014年优秀实习指导教师

获得2015年bevictor伟德官网教学质量奖二等奖

获得2017年度河南省教育厅科技成果奖优秀科技论文一等奖

获得2017年河南省高等学校青年骨干教师

获得2018年优秀指导教师

获得2019年bevictor伟德官网教学质量奖

获得2020年大学生创新创业竞赛优秀指导教师

获得2021年bevictor伟德官网科研优秀奖

获得2022年bevictor伟德官网科研优秀奖



 

主讲课程:

本科生主要课程:《Circuit   Analysis》、《自动控制原理》、《计算机仿真》、《嵌入式系统开发(Linux)》等;

研究生课程:《计算机视觉》

 

论文著作:

[1] Miaohui Zhang, Jingqin Lv,   Jie Yang, Human detection using relational color similarity features, Optical   Engineering ,50(9), 2011. (SCI)

[2] Miaohui Zhang, Ming Xin, Jie   Yang, Adaptive Multi-Feature Tracking in   Particle Swarm   Optimization based Particle Filter Framework, Journal of Systems Engineering   and Electronics, 23(5), pp.775-783, 2012. (SCI)

[3] Miaohui Zhang, Ming Xin, Jie   Yang: Adaptive multi-cue based particle swarm optimization guided particle   filter tracking in infrared videos. Neurocomputing 122: 163-171,2013.(SCI 二区)

[4] Miaohui Zhang, Yandong Hou,   Zhentao Hu, Accurate object tracking based on   homography matrix,   IEEE International Conference on Computer Science and Service System,   pp.2310-2313, 2012. (EI)

[5] 张苗辉,   刘先省. 基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪.   光电子.激光.   21(6), pp.924-929, 2010. (EI)

[6] 张苗辉,刘先省.   基于MCMC无味粒子滤波的目标跟踪算法. 系统工程与电子技术. 2009, 31(8):   1810-1813. (EI)

[7] 张苗辉,辛明,刘先省.   基于粒子滤波的机动目标跟踪改进算法. 系统工程与电子技术.   2008, 30(5): 949-951. (EI)

[8] 辛明,   张苗辉. 基于SURF的红外成像末制导目标跟踪算法.光电子.激光,   23(8):1597-1603, 2012. (EI)

[9] 刘扬,   张苗辉, 郑逢斌. 听觉选择性注意的认知神经机制与显著性计算模型[J]. 计算机科学,   2013, 40(6):283-287.

[10] Jingqin Lv, Miaohui Zhang,   Jie Yang. Motion cue based pedestrian detection   with two-frame-filtering.   High Technology Letters, 2015.(EI)

[11] Zhang M, Xin M. Human   Detection Using Random Color Similarity Feature and Random Ferns   Classifier[J]. PloS one, 2016, 11(9).(SCI三区)

[12] Chai X, Gan Z, Zhang M. A   fast chaos-based image encryption scheme with   a novel plain   image-related swapping block permutation and block diffusion[J]. Multimedia   Tools and Applications, 2016.(SCI三区)

[13] Chai X L, Gan Z H, Lu Y,   Zhang M H. A novel color image encryption   algorithm based on   genetic recombination and the four-dimensional memristive     hyperchaotic system[J]. Chinese Physics B, 2016, 25(10): 100503.(SCI三区)

[14] 张苗辉,   陈恒, 臧文乾,等.   基于光谱范围的IHS改进融合方法研究[J].   bevictor伟德官网学报(自然版),   2017, 47(3).

[15] 张苗辉,   郭拯危, 刘扬. 基于混合模型的SAR影像海陆分割算法[J].光电子·激光,2017,28(3).

[16] Zhang HL.Wang YF. Zhang MH. SIFT   flow for abrupt motion tracking via adaptive samples selection,Neurocomputing   249,2017,253–265. (SCI 二区)

[17] Liu Y. Zhang MH.SAR Ship   Detection Using Sea-Land Segmentation-based   Convolutional   Neural,2017.

[18] 张苗辉,李俊辉,李佩琛. 基于深度学习和稀疏表示的害虫识别算法,bevictor伟德官网学报(自然科学版),48(2),2018.

[19] 张博,张苗辉,陈运忠.   基于空间金字塔池化和深度卷积神经网络的作物害虫识别.农业工程学报,2019,35(19):209-215.   (EI)

[20] 张苗辉,张博,高诚诚.   一种多任务的卷积神经网络目标分类算法. 激光与光电子学进展, 2019, 56(23): 231502.

[21] Xin, M. , Zheng, J. , Zhang,   M. , et al. Real-time object tracking via self-adaptive appearance modeling.   Neurocomputing, 349, 21-30, 2019. (SCI二区)

[22]. Miaohui Zhang, Kangning   Pang, Yunzhong Chen, et al. Character Recognition Based on Multi-scale   Feature Fusion Transfer Learning[M]//Signal and Information Processing,   Networking and Computers. Springer, Singapore, pp: 781-788, 2020. (EI)

[23]. Miaohui Zhang, Kangning   Pang, Chengcheng Gao, et al. Multi-scale Aerial Target Detection Based on   Densely Connected Inception ResNet[J]. IEEE Access, Vol (8): 84867 - 84878, 2020.   (TOP期刊)

[24] Miaohui Zhang, Yunzhong   Chen, Bo Zhang,et al. Recognition of pest based on Faster RCNN[C].   Proceedings of the Signal and Information Processing, Networking and   Computers, pp. 62-69, 2020. (EI)

[25] Miaohui Zhang, Yunzhong   Chen, Xianxing Liu, et al. Adaptive Anchor Networks for Multi-scale Object   Detection in Remote Sensing Images [J]. IEEE Access, 2020, Vol (8):   57552-57565. DOI: 10.1109/ACCESS.2020. (TOP期刊)

[26] M. Zhang, B. Zhang, M. Liu   and M. Xin, "Robust Object Detection in Aerial Imagery Based on   Multi-Scale Detector and Soft Densely Connected," in IEEE Access, vol.   8, pp. 92791-92801, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020. (TOP期刊)

[27] Zhang M, Xin M, Gao C, et   al. Attention-aware scoring learning for person re-identification[J]. Knowledge-Based   Systems, 2020, 203:106154. (SCI二区)

[28] Sihan Zhang, Ming Xin,   Xile Wang, Miaohui Zhang, "Anchor-free network with guided attention for   ship detection in aerial imagery," J. Appl. Remote   Sens. 15(2), 024511 (2021), doi: 10.1117/1.JRS.15.024511. (SCI)

[29] Wang X, Gao C, Xin M,   Zhang S, Zhang M. Topology and channel affinity reinforced global attention   for person re‐identification. Int J Intell   Syst. 2021;1‐25. https://doi.org/10.1002/int.22506 (SCI一区)

[30]参与编写《视频目标检测和跟踪及其应用》,上海交通大学出版社,42万字,2012。

[31] Zhang M , Qiao B , Xin M ,et al. Phase spectrum based automatic ship detection in synthetic aperture radar images[J]. Journal of Ocean Engineering and Science, 2021(002):006.SCI一区、TOP

[32] Sihan Zhang, Yaping Liu, Xile Wang and Miaohui Zhang*. Zhang M*,An efficient backbone network for target detection, Journal of Physics: Conference Series,2021(EI)
[33] Junyu Song, Kaifang Li, Guancheng Hui and Miaohui Zhang*. Zhang M*, Relation Aware Attention for Penson Reidentification, Journal of Physics: Conference Series,2021(EI)

[34] Xile Wang, Sihan Zhang, Junyu Song and Miaohui Zhang*. Multiple Granularity Network and Dynamic Label for Domain Adaptive Person Re-identification, Journal of Physics: Conference Series,2021(EI)

[35]Song junyu, Zhang miaohui*, Dual-Level Information Transfer for Visible-Thermal Person Re-Identification[J]. Neural Processing Letters,2022, SCI

[36] HUI G., Zhang M*. Tracking Algorithm Based on Video Person Reidentification and Spatiotemporal Feature Fusion, LASER & OPTOELECTRONICS PROGRESS, 2022, SCI

[37] Wang, J., Zhao, Z., Yang, S. Zhang M*. Global contextual guided residual attention network for salient object detection. Appl Intell 52, 6208–6226 (2022),(SCI三区)

[38] Li K. , Zhang M*. Cross-modality Disentanglement and Shared Feedback Learning for Infrared-Visible Person Re-identification, Knowledge-Based Systems,2022. SCI一区、TOP

[39] Zhang M, Li K, Wang X*. Asymmetric double networks mutual teaching for unsupervised person [J]. neural networks ,2023. SCI一区、TOP

 

科研项目:

[1] 基于视觉注意和稀疏表示的行人检测与跟踪方法研究,国家自然科学基金,2014.1-2016.12, 主持

[2] 粒子滤波在复杂系统模型辨识与状态估计中的应用,国家自然科学基金,2010.1-2012.12, 参与

[3]多自治网络系统中无人设备的故障检测与隔离方法研究,国家自然科学基金,2010.1-2012.12, 参与

[4]多视频摄像头组网协同下目标检测分析的关键技术研究,国家自然科学基金,2013.1-2016.12, 参与

[5]基于视觉显著性的行人检测跟踪及行为分析方法研究,河南省科技攻关,2016.1.1-2017.12.31, 主持

[6] 基于分布式存储的海量空间数据快速检索算法研究,国防科工局研究项目,2013.1-2014.1, 参与

[7] 动态3D遥感大数据的高性能可视化研究,国防科工局研究项目,2013.8-2014.8, 参与

[8]基于显著性和稀疏表示的行人检测及行为分析方法研究,中国博士后基金,2015.11-2017.11,主持

[9] 基于深度学习与视觉显著性的人脸识别及行人行为分析研究,河南省博士后基金,2016.1-2018.12,主持

[10] 基于视觉注意和稀疏表示的行人检测与跟踪方法研究,bevictor伟德官网科研基金项目,2014.04-2019.04,主持

[11] 基于深度学习的人脸识别与动目标检测跟踪方法研究,横向项目,2017.01-2020.12,主持

[12] 基于深度学习的害虫检测识别计数,横向项目,2017.12-2020.12,主持

[13] 基于深度学习与视觉注意机制的人脸识别及行人行为分析研究,河南省教育厅科学技术研究重点项目, 19A520002,2019.1-2021.1,主持;

[14] 基于图像识别的检维修辅助系统技术开发与研究,2021.5-2022.6,主持;

[15] 基于多尺度探测与掩码评估网络的目标实例分割算法研究,2021.3-2023.2,主持;

[16] 激光雷达点云目标检测算法开发2023.6-2024.12,主持;

[17] 高精度智能化涂层颗粒缺陷检测及修复设备研发与应用,2023.12-2025.12,主持;


专利:

[1]一种基于拓扑信息和亲和度信息引导行人重识别方法.2021.

[2]一种基于姿态引导生成对抗网络的行人重识别方法.2022.

[3] 基于图像生成和共享学习网络的跨模态行人重识别方法.2023.

 

软著:

[1] 基于人脸识别的四六级考试照片采集系统 V2.0. 2019SR0408268

[2] 基于动目标检测的监控安防系统.2019SR0332531

[3] 基于人脸检测的卡口人流量统计系统 V1.0. 2019SR0138492.

 





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