吕凯

n 个人简介

吕凯，男，汉族，工学博士，米兰平台机器人工程系讲师，硕士生导师。

n 研究方向

机器人感知与控制、机器视觉与图像处理、工艺故障诊断与预测

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n 工作与教育经历

2024.7至今,新疆大学,机械工程学院,讲师，硕士生导师

2020.7至2024.6,米兰平台,机械工程,博士

2017.9至2020.6,米兰平台,机械工程,硕士

2011.9至2015.6,西安科技大学机械工程学院,机械设计制造及其自动化专业,学士

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n 科研项目

近年来主要主持1项天池英才青年博士项目，参与3项国家自然科学基金项目、3项自治区重点研发项目和1项自治区区域协同创新专项。主要如下：

l “天池英才”青年博士项目，化工生产工艺的智能化异常识别与故障预测关键技术研究，主持

l 化工园区安全风险管控辅助决策及应急指挥智能系统关键技术研发，自治区重大科研专项，项目骨干

l 基于化工生产集散控制系统的自适应异常识别与故障预测技术研究，自治区重大科研专项，项目骨干

l 基于认知计算的主动服务与业务协同决策体系关键技术研究，自治区重大科研专项，项目骨干

l 继发性高血压病诊断软件开发，新疆维吾尔自治区-上海合作组织科技伙伴计划及国际科技合作计划项目,项目骨干

l 基于图像与点云融合的园区自动驾驶环境感知与定位导航研究，国家自然科学基金，参与

l 动态社会交互空间下的室内服务机器人共融导航方法研究，国家自然科学基金，参与

l 面向医疗场景的人机物共融定位导航与关键技术研究，国家自然科学基金，参与

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n 学术成果、专利、论文

近年来在国内外学术期刊发表论文10余篇，其中部分成果收录于《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》、《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》、《IEEE Signal Processing Letters》、《IEEE Robotics and Automation Letters》等国际高水平学术期刊，并受邀担任TCSVT、IEEE-TIM、TITS、Applied Intelligence等国际权威学术期刊审稿人。

主要研究成果：

l Lv K, Yuan L. SKGACN: Social Knowledge-guided Graph Attention Convolutional Network for Human Trajectory Prediction[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72: 1-11

l Lv K, Yuan L and Xiaoyu Ni. Learning Autoencoder Diffusion Models of Pedestrian Group Relationships for Multimodal Trajectory Prediction[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024，73: 1-12

l Lv K, Yuan L, He L, et al. Environmental Perception with Spatial Regularization Correlation Filter for Visual Tracking[J]. Displays, 2021, 70: 102098.

l Ni X, Yuan L, Lv K. Efficient Single-Object Tracker Based on Local-Global Feature Fusion[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023,34(2):1114-1122.

l He Botong Z, Yuan L, Lv K. FSTrack: One-shot multi-object tracking algorithm based on feature enhancement and similarity estimation[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2024,31， 775-779.

l Liu Z, He L, Yuan L, Lv K, et al. STAGP: Spatio-Temporal Adaptive Graph Pooling Network for Pedestrian Trajectory Prediction[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2023,9(3):2001-2007.

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n 联系方式

邮箱：lvkai@xju.edu.cn

地址：新疆大学博达校区机械工程学院B506室

欢迎对机器人感知与控制、计算机视觉、故障诊断等研究方向感兴趣，踏实勤奋、认真负责的同学加入我们的团队！