李辉

其他情况简介：

主持和参与国家自然科学基金、山东省自然科学基金、山东省重点研发、教育部工程研究中心开放课题、青岛市博士后基金、中国高校产学研创新基金、山东省研究生导师指导能力提升项目等17项课题，以及海洋生物分类与识别、智慧家庭、输电线路智能视频监控、智慧农业的多项企业研发项目。山东省高等学校青创人才引育计划团队核心成员，在IOTJ、HCIS、EAAI、NCA、FCS、PRL、MTA、“电子学报”、“中国图象图形学报”、“农业工程学报”、“控制与决策”等国内外相关期刊和国际学术会议上发表论文50多篇，已授权国家发明专利9项、软件著作权9项，获得山东省高等学校科学技术二等奖、中国物流与采购联合会科技进步二等奖、山东省机械工业科学技术进步二等奖、全国商业科技进步二等奖。

指导员工获得国家级老员工创新创业训练计划项目2项、“中国软件杯”老员工软件设计大赛国家级奖励1项、互联网+老员工创新创业大赛省级银奖3项、山东省老员工科技创新大赛省级奖励3项，以及中国研究生电子设计竞赛、计算机设计大赛等省级奖励5项，校级优秀硕士学位论文等。

学习研究经历：

2010/09-2013/06月毕业于武汉理工大学，计算机应用技术专业，博士

2007/09-2010/06月毕业于武汉理工大学，计算机应用技术专业，硕士

2003/09-2007/07月毕业于河南理工大学，计算机科学与技术专业，学士

[1]国家级，国家自然科学基金青年基金（61702295），2018.01-2020.12，项目负责人

[2]省部级，中国高校产学研创新基金“新一代信息技术创新项目”（2021ITA05047），2022.11-2023.11，项目负责人

[3]智能感知与自主控制教育部工程研究中心课题（K100052021006），2021.01-2021.12，项目负责人

[4]广东省数字信号与图像处理技术重点实验室开放课题（2022GDDSIPL-04），2022.09-2024.08，项目负责人

[5]青岛市博士后研究人员应用研究项目，2013.10-2015.09，项目负责人

[6]山东省分布式计算机软件新技术重点实验室开放基金，2019.12-2021.12，项目负责人

[7]国家级，国家自然科学基金面上项目（61472196），2015.01-2018.12，主要技术骨干

[8]省部级，山东省高等学校青创人才引育计划，2020.01-2022.12，团队核心成员

[9]省部级，山东省重点研发计划（2017GGX10133），2017.09-2019.08，主要技术骨干

[10]海尔智家大脑科创能力提升项目，2023.04-2024.04，主要技术骨干

[1]2020年度山东省高等学校科学技术二等奖

[2]2019年度中国物流与采购联合会科技进步二等奖

[3]2019年度全国商业科技进步二等奖

[4]2019年山东省机械工业科学技术进步二等奖

[5]2022年山东省第九届教学成果奖（高等教育类）二等奖

[6]2023年优秀硕士学位论文指导教师、校级教学成果二等奖

[7]2021年优秀硕士学位论文指导教师、校级教学成果二等奖

[1] Multi-object Tracking via Discriminative Embeddings for the Internet of Things. IEEE Internet of Things Journal. 2023, 10(12): 10532-10546. (SCI中科院一区Top期刊，IF=10.238). 第一作者

[2] Multi-object tracking via deep feature fusion and association analysis. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023, (SCI中科院一区，IF= 7.802). 第一作者

[3] 基于双融合框架的多模态3D目标检测算法. 电子学报. 2023. (accepted, EI收录, CCF A类期刊). 通讯作者

[4] 基于全局自适应有向图的行人轨迹预测. 电子学报. 2022, 50(8): 1905-1916. (EI收录, CCF A类期刊). 通讯作者

[5] Deep Learning-based 3D Multi-Object Tracking Using Multimodal Fusion in Smart Cities. Human-centric Computing and Information Sciences. 2023. (accepted, SCI中科院一区Top期刊, IF=6.558). 第一作者

[6] 图像与点云多重信息感知关联的三维多目标跟踪. 中国图象图形学报. 2023. (accepted, 图像图形领域T1级期刊). 通讯作者

[7] GSTA: pedestrian trajectory prediction based on global spatio-temporal association of graph attention network. Pattern Recognition Letters. 2022, 160: 90-97. (SCI中科院三区, IF=5.1). 通讯作者

[8] Object detection method based on global feature augmentation and adaptive regression in IoT. Neural Computing and Applications. 2021, 33(9): 4119-4131. (SCI中科院三区, IF=6.0). 第一作者

[9] QoS intelligent prediction for mobile video networks: a GR approach. Neural Computing and Applications. 2021, 33(9): 3891-3900. (SCI中科院三区, IF=6.0). 通讯作者

[10] Efficient and Accurate Object Detection for 3D Point Clouds in Intelligent Visual Internet of Things. Multimedia Tools and Applications. 2021, 80(20): 31297-31334. (SCI收录). 第一作者

[11] Pedestrian Detection Algorithm Based on Video Sequences and Laser Point Cloud [J]. Frontiers of Computer Science. 2015, 9(3): 402-414 (SCI 中科院二区，IF=4.064). 第一作者

[12] DLFusion: Painting-Depth Augmenting-LiDAR for Multimodal Fusion 3D Object Detection. ACM MM. 2023. (accepted, CCF A类会议).

[13] 融合多尺度特征和多重注意力的水下目标检测[J]. 农业工程学报, 2022, 38(20):129-139. (EI期刊，中国科协农林领域 T1 级期刊). 第一作者

[14] 基于两阶段深度网络的输电线路异常目标检测方法[J]. 控制与决策. 2022, 37(7): 1873-1882. (EI期刊). 第一作者

[15] 基于时域扩张残差网络和双分支结构的人体行为识别[J]. 控制与决策. 2022, 37(11): 2993-3002(EI期刊). 通讯作者

[16] 基于多重信息融合与轨迹关联修正的多目标跟踪方法[J]. 控制与决策, 2023(EI期刊). 通讯作者

[1]发明专利：三维目标检测方法及检测装置、专利号：ZL 202110282039.7，授权公告日: 2022.06.14.

[2]发明专利：一种深度特征关联的多目标跟踪方法、专利号:ZL 202010705694.4，授权公告日:2022.10.28.

[3]发明专利：一种基于全卷积网络的视频关键帧提取方法、专利号: ZL 202010789819.6，授权公告日: 2022.10.26.

[4]发明专利：基于深度学习去除图像压缩噪声的方法、装置及处理器，专利号：ZL 201910677048.9，授权公告日: 2023.03.14.

[5]发明专利：一种输电线路异常目标检测方法，专利号: 202010373851.6，授权公告日: 2023.07.20.

[6]发明专利：基于运动行为模式的多视角室内行人跟踪方法，专利号：ZL 201510124915.8，授权公告日: 2017.08.04.

[1]研究生课程，高级人工智能算法，32学时

[2]本科生课程，计算机视觉，48学时

[3]本科生课程，人工智能，48学时

[4]本科生课程，框架编程技术，32学时

[5]本科生课程，学业指导，8学时