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中国科学院大学硕士研究生导师信息:蔡莹皓 中科院博士蔡

来源:天任考研  |  更新时间:2023-01-06 15:44:26  |  关键词: 中科院博士蔡 中国科学技术大学蔡辉山

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中国科学院大学硕士研究生导师信息:蔡莹皓 中科院博士蔡

  考研中一般在复试期间大家会联系硕士研究生导师,因为提前联系运气好的话,导师看到你的简历后可能对你非常感兴趣,在不违背原则的前提下没准会对你的复试指点一二。那在和导师邮件沟通的过程中如果你对导师的学术著作颇有研究或者在考研前就已经瞄准某位导师,那就很有必要对于硕士研究生导师的信息提前熟悉了解,方便以后的沟通。下面天任考研频道为大家分享:“ 中国科学院大学硕士研究生导师信息:蔡莹皓”文章。

  蔡莹皓 女 硕导 中国科学院自动化研究所

  电子邮件: yinghao.cai@ia.ac.cn

  通信地址: 北京海淀区中关村东路95号

  邮政编码:

  研究领域机器人操作技能的视觉特征学习、机器人感知-决策联合学习

  招生信息

  招生专业

  081101-控制理论与控制工程

  招生方向

  机器人视觉抓取,机器人模仿学习,自主学习

  教育背景2003-09--2009-06 中国科学院自动化研究所 模式识别与智能系统,博士学位

  1999-09--2003-06 中南大学 计算机科学与技术,学士

  工作经历2015-11~至今,中科院自动化所,副研究员

  2014-11~2015-11,中科院自动化所,助理研究员

  2011-06~2014-10,美国南加州大学, Postdoctoral Fellow

  2009-06~2011-06,芬兰奥卢大学, Senior Research Scientist

  专利与奖励

  奖励信息

  (1) CVPR2019视觉定位竞赛第三名, , 其他, 2019

  (2) Mobile Multimedia Computing研讨会最佳论文奖, 其他, 2015

  (3) ECCV多摄像机目标跟踪竞赛第一名, , 其他, 2014

  出版信息

  发表论文

  (1) 3DTDesc: learning local features using 2D and 3D cues, Machine Vision and Applications, 2021, 第 2 作者

  (2) A Novel Heterogeneous Actor-Critic Algorithm with Recent Emphasizing Replay Memory, International Journal of Automation and Computing, 2021, 第 3 作者

  (3) ACDER: Augmented Curiosity-Driven Experience Replay, International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2020, 第 5 作者

  (4) Dynamic Guided Network for Monocular Depth Estimation, International Conference on Pattern Recognition, 2020, 第 2 作者

  (5) Manipulation Skill Learning on Multi-step Complex Task Based on Explicit and Implicit Curriculum Learning, SCIENCE CHINA Information Sciences, 2020, 第 3 作者

  (6) Real–Sim–Real Transfer for Real-World Robot Control Policy Learning with Deep Reinforcement Learning, Applied Sciences, 2020, 第 2 作者

  (7) Learning Category-level Implicit 3D Rotation Representations for 6D Pose Estimation from RGB Images, IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2019, 第 2 作者

  (8) Self-modeling Tracking Control of Crawler Fire Fighting Robot Based on Causal Network, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2019, 第 5 作者

  (9) Programming by Visual Demonstration for Pick-and-Place Tasks using Robot Skills, IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2019, 第 3 作者

  (10) A robotic shared control teleoperation method based on learning from demonstrations, International Journal of Advanced Robotic Systems, 2019, 第 4 作者

  (11) Localizing Discriminative Visual Landmarks for Place Recognition, International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2019, 第 2 作者

  (12) 3DTNet: Learning Local Features using 2D and 3D Cues, International Conference on 3D Vision (3DV), 2018, 第 2 作者

  (13) Probabilistic Voting for Sequence Based Visual Place Recognition, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2018, 第 2 作者

  (14) Visual Localization in Changing Environments Using Place Recognition Techniques, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2018, 第 2 作者

  (15) 一种基于深度学习的机械臂抓取方法, 机器人, 2017, 通讯作者

  (16) Querying geo-tagged videos for vision applications using spatial metadata, EURASIP Journal on Image and Video Processing, 2017, 第 1 作者

  (17) Semantic segmentation with modified deep residual networks, Chinese Conference on Pattern Recognition, 2016, 第 3 作者

  (18) Persistent People Tracking and Face Capture using a PTZ Camera, Machine Vision and Applications, 2016, 第 1 作者

  (19) Optimization of Radial Distortion Self-Calibration for Structure from Motion from Uncalibrated UAV Images, International Conference on Pattern Recognition, 2016, 第 2 作者

  (20) Gift: A geospatial image and video filtering tool for computer vision applications with geo-tagged mobile videos, IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops, 2015, 第 1 作者

  (21) Learning predictable binary codes for face indexing, Pattern Recognition, 2015, 第 2 作者

  (22) Exploring context information for inter-camera multiple target tracking, IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, 2014, 第 1 作者

  (23) Persistent people tracking and face capture over a wide area, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2014, 第 2 作者

  (24) Towards a practical PTZ face detection and tracking system, IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV), 2013, 第 1 作者

  (25) Person re-identification based on global color context, Asian Conference on Computer Vision, 2010, 第 1 作者

  (26) Matching groups of people by covariance descriptor, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2010, 第 1 作者

  (27) Recovering the topology of multiple cameras by finding continuous paths in a trellis, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2010, 第 1 作者

  (28) Boosting clusters of samples for sequence matching in camera networks, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2010, 第 2 作者

  (29) Human appearance matching across multiple non-overlapping cameras, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2008, 第 1 作者

  (30) Matching tracking sequences across widely separated cameras, IEEE International Conference on Image Processing, 2008, 第 1 作者

  (31) Real-time moving object classification with automatic scene division, IEEE International Conference on Image Processing, 2007, 第 2 作者

  (32) Continuously tracking objects across multiple widely separated cameras, Asian Conference on Computer Vision, 2007, 第 1 作者

  (33) Context enhancement of nighttime surveillance by image fusion, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2006, 第 1 作者

  科研活动

  科研项目

  ( 1 ) 基于多源视频的大范围场景目标跟踪, 主持, 国家级, 2016-01--2018-12

  ( 2 ) 面向空间在轨灵巧操作的机器人模仿学习研究, 主持, 研究所(学校), 2019-01--2020-12

  ( 3 ) 机器人知识和技能获取与增长的人工智能和机器学习理论与方法, 参与, 国家级, 2018-01--2020-12

  ( 4 ) 基于多模态传感关联与多层次知识协同的视觉测量理论与方法研究, 参与, 国家级, 2018-01--2020-12

  ( 5 ) 水下机器人自主感知、导航与控制, 参与, 国家级, 2018-01--2020-01

  ( 6 ) 基于镜像神经机制的操作技能自主学习技术研究, 参与, 省级, 2017-01--2018-12

  ( 7 ) 室外大范围复杂动态场景安保机器人长期导航与场景理解, 主持, 国家级, 2020-01--2023-12

  指导学生现指导学生

  郑力铭 硕士研究生 085400-电子信息

  马文轩 硕士研究生 081101-控制理论与控制工程

  以上就是天任考研频道为大家分享的文章:“中国科学院大学硕士研究生导师信息:蔡莹皓”。建议大家给导师发邮件题目直接写“姓名 xxx专业硕士自荐信”等,让硕士研究生导师一眼就能知道你的目的。内容主要分成两个部分:第一,要说明自己的情况。第二,要表明对老师研究方向的兴趣。


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