陈凯 - 南京航空航天大学

个人简介

陈凯，博士，南京航空航天大学讲师，中国仿真学会会员，中国仿真学会国际交流委员会委员。2014年06月于中国地质大学（北京）获学士学位，2021年01月于北京航空航天大学获博士学位，2021年01月至今在南京航空航天大学机电学院任教。共发表学术论文10余篇，其中SCI收录8余篇；申请发明专利1项。主要研究方向包括：智能制造、计算机视觉目标跟踪、视觉行人建模仿真、深度学习等。工作经历： 2021.01-至今讲师南京航空航天大学教育背景: 2015.09-2021.01 博士北京航空航天大学 2010.09-2014.06 学士中国地质大学（北京）获奖情况： 2021 北京航空航天大学优秀毕业生 2019 新加坡2019亚洲仿真会议最佳论文提名奖

研究领域

智能制造(Intelligent Manufacturing)，计算机视觉(Computer Vision)，深度学习(Deep Learning)

近期论文

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[1]Song X, Chen K*(通讯), Li X, et al. Pedestrian Trajectory Prediction Based on Deep Convolutional LSTM Network[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020. [2]Chen K, Song X, Ren X. Pedestrian Trajectory Prediction in Heterogeneous Traffic using Pose Keypoints-based Convolutional Encoder-decoder Network[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2020. [3]Song X, Chen K*(通讯), et al. Pedestrian Trajectory Prediction using Facial Keypoints based Convolutional Encoder-decoder Network. ACM Transactions on Internet Technology, 2020. [4]Chen K, Song X, Han D, et al. Pedestrian behavior prediction model with a convolutional LSTM encoder–decoder[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2020, 560: 125132. [5]Chen K, Song X, Ren X. Modeling social interaction and intention for pedestrian trajectory prediction[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2021: 125790. [6]Lu Liu, Xiao Song, Kai Chen*(通讯), et al. An enhanced encoder-decoder framework for bearing remaining useful life prediction[J]. Measurement, 2020.) [7]Wang Yi, Song Xiao, Kai Chen. Channel and Space Attention Neural Network for Image Denoising[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2021. [8]Chen K, Song X, Yu H. Conv-LSTM: Pedestrian Trajectory Prediction in Crowded Scenarios[C]. Asian Simulation Conference. Springer, Singapore, 2019: 29-39. [9]Chen K, Song X, Zhai X, et al. An integrated deep learning framework for occluded pedestrian tracking[J]. IEEE Access, 2019, 7: 26060-26072. [10]陈凯, 宋晓, 刘敬. 基于深度卷积网络与尺度不变特征变换的行人跟踪框架[J]. 中国科学:信息科学, v.48(7):103-117. [11]已受理中国发明专利一项：基于深层次卷积长短记忆网络的人群轨迹预测方法及系统， ZL201910857181.2