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周瑜，2014年毕业于华中科技大学电信系，获工学博士学位，2012年-2013年于美国Temple University担任访问学者，2014年-2018年就职于北京邮电大学，2019年-今就职于华中科技大学。周瑜博士长期从事计算机视觉方向基础研究及应用工作。近年来，已发表高水平学术论文50余篇，包括IJCV，TIP，TCYB，TMM，MIA，ICCV，ECCV，AAAI，ICRA等国际权威期刊及会议。《中国科学: 信息科学》、《自动化学报》等国内权威期刊。所发表论文曾入选全球“计算机科学/人工智能”领域Top 1% ESI高被引论文，“领跑者5000—中国精品科技期刊顶尖学术论文”。申请国家发明专利29项，其中已授权13项。2018年获得第八届吴文俊人工智能科学技术奖技术发明三等奖。获得2019年视觉目标追踪挑战赛短时追踪组（VOT2019-ST）全球第一名。周瑜博士担任中国图象图形学学会视频图像通信专委会委员，ICME2019 workshop：Multimedia for Robot,Unmanned Aerial Vehicle and Driverless Car研讨会主席，VALSE2022计算机视觉与工业应用研讨会主席。周瑜博士主持国家自然科学基金面上项目，青年基金项目，企事业单位横向项目多项。作为合作方负责人参与国家自然科学基金联合基金（重点支持）项目1项，作为研究骨干，参与国家工信部新一代人工智能产业创新发展重点任务揭榜项目、湖北省新型显示产业重大科技创新项目、武汉市人工智能应用场景揭榜项目等。在教学方面，周瑜博士2022年获得首届中国图象图形学学会高等教育教学成果奖一等奖，2020年获得第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛全国总决赛“青年红色筑梦之旅”赛道公益组金奖。2019年获得第五届中国大学生“互联网+”创新创业大赛全国总决赛高教主赛道创意组金奖。获得2019年华中科技大学“大学生创新创业活动优秀指导老师”称号，获得2021-2022学年“华中科技大学教学质量优秀奖”二等奖。指导3名硕士研究生获得“硕士生国家奖学金”，4名硕士研究生获“企业奖学金”，指导2名本科生获得“华中科技大学本科生优秀毕业设计（论文）”，担任“华中科技大学本科特优生”导师6人次。
传统计算机视觉的研究以闭合场景为主，落地应用相对受限。本课题组主要面向开放场景关键视觉问题开展研究工作，旨在形成开放场景视觉分析的基础理论体系及关键系统，相关技术可广泛应用于自动驾驶、工业视觉、医学图像等典型开放场景。课题组聚焦于下述关键科学问题：
1）开放场景中未知类型物体基础视觉性质及其提取方法；
2）基于多源异构知识的新类别发现技术；
3）样本生成与自适应增量学习；
课题组承担了多项相关课题，已完成了多项核心软件及装备，广泛应用于我国多个制造业领军企业。
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支持扩展名：.rar .zip .doc .docx .pdf .jpg .png .jpeg1、国家自然科学基金面上项目：视觉缺陷主动发现与成因溯源联动建模研究
2、横向项目：复杂视觉缺陷检测人工智能基础平台研究
3、横向项目：复杂视觉缺陷自主发现技术研究
代表性成果：
[1]Yu Zhou, Xiang Bai, Wenyu Liu, Longin Jan Latecki, Similarity Fusion for Visual Tracking, International Journal of Computer Vision (IJCV), 118(3):337-363, 2016. ESI Highly Cited Paper.
[2]Feng Xue, Yicong Chang, Tianxi Wang, Yu Zhou*, Anlong Ming, Indoor Obstacle Discovery on Reflective Ground Using Monocular Camera, International Journal of Computer Vision (IJCV), 2023.
[3]Yuzhe Gao, Xing Li, Jiajian Zhang, Yu Zhou*,Dian Jin, Jing Wang, Shenggao Zhu, Xiang Bai. Video Text Tracking With a Spatio-Temporal Complementary Model. IEEE Transactions on Image Processing (TIP). Volume: 30,Page(s): 9321 - 9331, 2021
[4]Feng Xue, Anlong Ming, Yu Zhou*. Tiny Obstacle Discovery by Occlusion-Aware Multilayer Regression. IEEE Transactions on Image Processing (TIP). Volume: 29, Page(s): 9373 - 9386, 2020
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