出生年月：
1976-08
性别：女
毕业院校：东南大学
学位：博士
工作部门：
工作单位：
南京骏腾视觉科技有限公司
职称：教授
职务：
专家类别：
所在地区：江苏省-南京市-栖霞区
邮政编码：
详细地址：南京市栖霞区龙潭街道港城路1号办公楼821室
单位性质：其他院所
主要服务产业领域： 电子信息
研究方向：人工智能
依托研究平台：
推荐专家情况：已获得发明专利的专利权人
简述主要科研能力、成绩与成果：2005年9月-2009年3月于东南大学控制理论与控制工程专业博士研究生毕业，取得工学博士学位。2000年9月-2003年3月于东南大学电力电子与电力传动专业硕士研究生毕业，取得工学硕士学位。2016年赴新加坡南洋理工大学（NTU）做访问学者半年。2003.4至今，南京工程学院任教，主要研究方向为计算机视觉，运动目标检测和跟踪、人工智能。现为南京工程学院自动化学院学院教授、硕导、系主任，信号处理与计算机视觉研究所负责人。承担并结题国家自然科学基金2项，其中主持1项；承担省级科研课题6项，其中主持3项；主持企业委托横向项目5项；主持校级科研课题4项；发表SCI/EI收录论文近30篇；第一作者获南京市优秀学术论文奖2篇；申请发明专利5项，其中：获授权发明专利3项、公开发明专利2项；申请软件著作权1项。荣获江苏省政府留学奖学金、江苏省科技副总、校“学术拔尖人才”青年学术骨干、校“三育人”先进个人。技术水平和产品性能指标达到国际水平。
具有优异的专业教育背景和卓越的技术研发能力，先后开发了基于聚类子区域关联的稳定特征挖掘和目标跟踪算法、融合显著特征和分块模板的多目标跟踪算法、基于空时域边缘和颜色特征关联的目标跟踪算法、基于轨迹关联的多目标检测和跟踪算法、基于深度学习的目标检测算法、海上船舰小样本学习和多目标检测系统。对复杂对象和挑战性场景下目标检测和跟踪机理有深入的研究和认识，多次现场监督海面视觉目标检测和识别原型系统构建、算法设计和程序实现、软硬件调试的现场落实，在所研究方向的目标检测和跟踪技术和算法的开发和源码实现方面，积累了较多的实践经验和工程经验。有关视觉目标检测和识别方面的技术成果已在实际海上视频场景中的船舰目标检测和识别中得以应用，检测和识别率可以达到95%以上，明显改善了环境（雾霾、风浪等）干扰、目标自身姿态和所在景深变化、摄像头视角等引起的目标外观变化、遮挡、拥挤等情况下的漏检测率高、跟踪鲁棒性低的现状。近年来在计算机视觉领域取得的有关研究成果在在工程中应用后，产生了显著的经济效益和社会效益，明显提高了系统性能。
南京骏腾视觉科技有限公司运作期间将与南京工程学院建立长期合作关系，并充分利用东南大学的技术资源和行业背景，提升公司研发实力，为企业的良性、可持续发展提供了可靠的、长期的技术和产业化保障。
简述主要咨询专长与案例：主要从事视觉目标检测和跟踪技术并实现其产业化生产和销售，同时对外提供相应研发定制的相关新算法和原型系统装置，多目标检测技术、多目标跟踪技术、智能识别系统技术咨询服务。本项目所提出的基于深度卷积神经网络学习、空间抑制结构SVM、运动状态建模等技术的海上多目标检测和跟踪算法和系统所具有的高性能的特点，克服了已有检测和跟踪算法和系统在复杂海上场景中定位误差较大、漏检测和误跟踪率较高等一些缺点，可以满足学习效率高、检测准确性好、跟踪鲁棒性强、适应未知开放环境能力强、绿色环保等要求，足够能成为传统检测和跟踪技术的高性能替代产品，主要应用在海运交通监视、海防预警、遇难船只救助、非法船只识别等方面的人工智能系统，复杂未知开放环境中混淆目标的挖掘、多目标混杂情况下丢失目标的轨迹恢复。项目关键技术在于新型研发的小样本学习多目标检测算法的目标检测率可达到90％以上，新型研发的空间抑制结构SVM多目标跟踪算法对丢失目标的轨迹恢复率可达到90％左右，都远远优于传统检测算法和跟踪算法，使其在实际应用中真正成为传统检测和跟踪算法的高性能替代产品。本项目提出的面向智慧海洋的海上目标视觉检测和跟踪系统具有以下特点：视频图像帧运算能力强、小样本构建和在线学习效率高、多目标检测准确度高、跟踪算法稳定和鲁棒性好；算法前期基础工作充分、未来开发周期短、系统算法方便移植、支持系统升级。2020年国家面向“智能+”全球竞争，明确提出“人工智能技术的发展要加强原始创新”的政策，本项目产品符合我国人工智能技术发展的中长期规划，产业适应我国未来科技发展趋势，适用于工业制造、消费电子、汽车（如无人驾驶）、医疗影像、安防（如智能交通、隧道事件监测）、互联网等市场。
黄磊与江苏省生产力促进中心创新平台管理与服务处对接成功
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