个人简介
承担并完成多个国家973、863、国家自然科学基金和广东省广州市科技计划项目，多个企业合作项目获得显著成果。在计算机视觉/目标检测、下一代互联网体系结构/Internet流量分类等领域取得突出成绩。获军队级科技进步一等奖，近期获得国家发明专利3件，软件著作权30余个；在著名国际期刊/会议/国内期刊等发表SCI/EI学术论文40余篇。
学历
1993/9 – 1996/7，重庆大学，生物医学工程学院，工学博士，导师：吴云鹏
1985/9 – 1988/7，重庆大学，自动化系，工学硕士，导师：杨永臻
1978/2 – 1982/7，清华大学，自动化系，工学学士
教学经历
2008/1 – 至今，华南理工大学，软件学院，教授/博士生导师
本科生课程：嵌入式系统、计算机网络、移动通信技术、无线传感器网络、毕业设计。
研究生课程：高级计算技术、移动通信、计算机网络及应用、物联网技术。
1988/7 – 1993/8，昆明理工大学，信息学院自动化系，讲师
本科生课程：检测与转换技术、智能仪表、系统仿真、毕业设计。
研究生课程：系统辨识、智能仪表。
工作经历
2008/1 – 至今，华南理工大学，软件学院，教授/博士生导师
2000/1 – 2007/12，中国科学院软件研究所，研究员/教授/博士生导师
1998/7 – 1999/1，北京邮电大学，通信专业，博士后/副教授
1996/7 – 1998/6，国防科技大学，控制工程系，博士后/副教授
1988/7 – 1993/8，昆明理工大学，信息学院自动化系，讲师
1982/7 – 1985/8，云南仪表厂，设计科，助理工程师
获奖情况
军队级科技进步一等奖(1999年)。
ECCV2018 VisDrone无人机目标检测国际赛事优胜奖第三名。
近五年科研项目
主持国家自然科学基金面上项目:“低空无人机视觉目标检测研究”，项目批准号: 61976094, 2020/01-2023/12，直接经费61万元，在研。
主持国家自然科学基金青年基金项目“基于红外视频的行人检测基准数据集建立方法研究”，61302121，2014/01-2016/12，23万元，已结题。
广东省省级科技计划项目“基于多并联残差网络的密集人群密度估计方法及无人机应用”，2017A020219008，2017/01-2018/12，20万元，已结题。
广东省省级科技计划项目, “城轨线网数据标准建立方法研究”, 2014A040401016, 2014/01-2016/06，20万元，已结题。
广东省科技计划(产学研)项目，“车载远红外智能安全辅助驾驶系统”，2017B090901047 ，2017/01~2018/12，100万，已结题。
企事业单位委托技术开发与合作项目，“城轨线网数据中心关键技术及指挥平台架构研究”，2015/01~2018/12，44.6万，结题中。
中国发明专利
刘琼,庄家俊. 一种实时鲁棒的远红外车载行人检测方法,发明专利201310104777.8, 已授权.
刘琼,王国华,申旻旻. 基于局部特征的车载远红外行人检测系统及方法,发明专利, ZL201410318599.3 申请日2014-07-04, 已授权.
刘琼, 吴銘荃. 保持锐利特征的三维重建方法系统, 中国发明专利, 申请号: 201710151230.1, 申请日2017-03-14, 已通过实审。
沈乐, 徐哲炜, 刘琼, 基于概率图的车载热成像行人检测RoIs提取方法, 发明专利, 申请号: 201811620500.X, 申请日2018-12-28, 已受理。
张少卿, 周靖凯, 刘琼. 基于注意力机制的单张图像人群计数方法，发明专利, 申请号：201910189248.X, 申请日: 2019-03-13，已受理
研究领域
机器学习/深度学习视觉应用技术
模式识别
目标检测
全景分割
近期论文
查看导师最新文章
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Jingkai Zhou, Chi-man Vong, Qiong Liu(刘琼)*, Zhenyu Wang, Scale adaptive image cropping for UAV object detection, Neurocomputing, 2019, 94: 549-563. (JCR SCI 1区）
徐哲炜, 许瑞霖, 刘琼*. 鲁棒车载热成像行人检测的感兴趣区域提取方法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2019, 47(2): 68-76.
沈乐; 徐哲炜; 刘琼*，基于概率图的车载热成像行人检测RoIs提取方法, 电子学报，2019-11-20，返修中
Zhewei Xu, Jiajun Zhuang, Qiong Liu(刘琼)*, Benchmarking a large-scale FIR dataset for on-road pedestrian detection, Infrared Physics & Technology, 2019, 96: 199-208. (JCR SCI 2区)
Feng Wu, Shaowu Peng, Jingkai Zhou, Qiong Liu(刘琼)*, Object tracking via Online Multiple Instance Learning with reliable components, Computer Vision and Image Understanding, 2018, 172: 25-36. (JCR SCI 2区)
Zhuang Jiajun, Liu Qiong(刘琼)*. Transferred IR pedestrian detector toward distinct scenarios adaptation, Neural Computing and Applications, 2016, 27(3): 557-569. WOS:000373019600003
Guohua Wang, Qiong Liu(刘琼)*, Qingyao Wu, Far-infrared pedestrian detection for advanced driver assistance systems using scene context, Optical Engineering, 2016, 55(4): 043105-043122 (WOS:000375950900009).
Guohua Wang, Qiong Liu(刘琼)*, Far-infrared based pedestrian detection for driver-assistance systems based on candidate filters, gradient-based feature and multi-frame approval matching, Sensors.2015,15(12):32188-32212(WOS:000367539100144)
Liu Qiong(刘琼)*, Zhuang Jiajun, Ma Jun. Robust and fast pedestrian detection method for far-infrared automotive driving assistance systems [J]. Infrared Physics & Technology, 2013, 60(9):288-299. (EI: 20132916513336, SCI: 000324004900039; IF: 1.364).
Guohua Wang, Qiong Liu(刘琼)*, Zhenju Wang, Segmentation of far-infrared pedestrians for advanced driver-assistance systems, 2015 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST) 2015.9, Pages: 1-6, DOI: 10.1109/IST.2015.7294521.
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