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资讯 > 融资并购 > 直播 | CMU博士生仉尚航:大规模城市交通视频的深度分析
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直播 | CMU博士生仉尚航:大规模城市交通视频的深度分析

时间:02-11 05:35 阅读:4523次 转载来源:将门创投

本周为将门技术社群第140线上分享。

北京时间1月31日(周四)晚8点将门技术社群,我们很开心邀请卡内基·梅隆大学博士生仉尚航,她将为大家分享在低质量城市监控摄像头中提取车辆数量,构建城市交通密度图的研究工作。

活动信息

主题:Deep Understanding of Urban Traffic from Large-Scale City Cameras

嘉宾:卡内基·梅隆大学博士生 仉尚航

时间:北京时间1月31日(周四)20:00

地点:将门创投斗鱼直播间

分享提纲

近年,许多城市都在街道和十字路口上架设了大规模交通监控摄像头。他们在一刻不停地捕捉着交通视频,形成了具有高度多功能和开发潜力的大规模交通监控视频数据平台。基于此平台可以开发许多针对交通流量分析,人群计数等应用的视觉技术。本次分享将介绍在低质量城市监控摄像头中提取车辆数量,构建城市交通密度图的研究工作。

理解城市交通密度对于城市交通管理、无人驾驶等很多实际应用具有重要的研究意义。城市监控视频的低帧率,低分辨率,高遮挡,强视角,高度时空域变化等挑战使得大规模城市交通视频分析极具挑战性。

在本次分享中,将介绍最近在城市交通视频分析中的研究工作,包括:

  • 基于全卷积网络和多任务学习的车辆计数;

  • 基于FCN-rLSTM的深度时空域交通预测;

  • 基于对抗多源域自适应的多摄像头车辆计数;

  • 基于元学习的lifelong & few-shot 车辆计数。

这些技术有机整合成CityScapeEye系统,从时间域和空间域两个层面解决大规模城市交通的分析问题,在不同交通数据集上展现出有效性和通用性。

嘉宾介绍

仉尚航

博士毕业于卡内基·梅隆大学,研究方向为机器学习和计算机视觉,尤其关注多数据域自适应、元学习和图卷积网络等,在国际顶级期刊和会议NIPS, CVPR, ICCV, TMM, ICLR, ICIP, ICME上有多篇论文发表。

曾获得Adobe学术合作基金,高通创新奖学金提名和蒋震海外研究生奖学金等。当选为美国“2018年电子与计算机科学新星”(该项目于2012年在麻省理工学院设立,此后每年轮流在加州大学伯克利分校、卡内基·梅隆大学和斯坦福大学主持开展),入选CVPR博士论坛,并受邀参加Facebook's 3rd Annual Women in Research Lean In Event。曾担任IJCV,TMM,TIP,JEI,IEEESPL,PLOS ONE等国际期刊审稿人。硕士毕业于北京大学,导师为高文院士和解晓东老师。博士在读期间,曾在Adobe Research实习。

观看直播或加群

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-The End-

将门是一家以技术创新为切入口的早期创新发掘机构,旗下设有将门创新服务、将门技术社群以及将门投资基金。

将门创新服务专注于使创新的技术落地于真正的应用场景,激活和实现全新的商业价值,服务于行业领先企业和技术创新型创业公司。

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