李勇
电话:+86-15072423262
邮箱:yonglee@whut.edu.cn, yongli.cv@gmail.com
办公室:壹定发官网入口510房间
研究方向
针对高端仪器、先进制造装备、协作机器人的多模态感知,开展机器视觉、深度学习等理论与技术研究
[1] 机器视觉与深度学习理论研究(生成式学习、强化学习等)
[2] 图像测量与缺陷检测技术研究(超音速流场PIV测量,AOI检测等)
[3] 精密测量与数值模拟应用服务(3D重建、流场测量与分析等)
开设课程
《机器视觉理论与工业应用》、《数据结构与算法》、《智能制造信息系统》、《机械制造技术基础》、《机电传动控制》等
教育工作经历
2008-2018,华中科技大学机械科学与工程学院,获学士、博士学位(直博)
2018-2019,武汉库柏特科技有限公司,算法科学家
2019-2020,新家坡国立大学School of Computing, Research Fellow
2021-至今,武汉理工大学壹定发官网入口
科研项目
[1] 2024-2024,XXXX典型冷却用户测试性研究,军工横向,主持
[2] 2023-2025,非定常复杂流场的多模态协同感知与融合测量方法,湖北省自然科学基金,主持
[3] 2024-2024,高频响视觉精密测量仪器的关键技术研究与软件研发,企业横向,主持
[4] 2022-2024,风力分选关键装备分离性能数值模拟研究,企业横向,主持
[5] 2018-2021,AiSkin: Next Generation Intelligent Robot Tactile Sensor(人工智能皮肤:下一代智能机器人触觉传感器),A*STAR新加坡机器人研究基金(R-252-000-A05-305),参与
[6] 2014-2018,高超音速流场实时精确测量系统的研制与应用,国家自然科学基金委仪器重大专项,参与
[7] 2015-2018,高超音速流场粒子图像测速示踪机理研究与应用,国家自然科学基金委面上项目,参与
[8] 2017-2018,TFT-LCD光学自动检测装备研发,湖北省技术创新专项重大项目,参与
论文专利
代表论文:
[1]Y. Lee*, S. Zhang, M. Li, and X. He, ‘Blind inverse gamma correction with maximized differential entropy’, Signal Processing, vol. 193, 2022
[2]Y. Lee*, Y. Mao, and ZB. Chen, ‘Fast combined-frequency phase extraction for phase shifting profilometry’, Opt. Express, vol. 30, no. 25, 2022
[3]Y. Lee* and S. Mei, ‘Diffeomorphic Particle Image Velocimetry’, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021
[4]Y. Lee*, H. Yang, and ZP. Yin, ‘PIV-DCNN: cascaded deep convolutional neural networks for particle image velocimetry’, Exp Fluids, vol. 58, no. 12, 2017.
[5]Y. Lee*, H. Yang, and ZP. Yin, ‘Outlier detection for particle image velocimetry data using a locally estimated noise variance’, Measurement Science and Technology, vol. 28, no. 3, 2017
[6]Y. Hu, Q. Jia, Y. Yao, Y. Lee*, et al., ‘Industrial Internet of Things Intelligence Empowering Smart Manufacturing: A Literature Review’, IEEE Internet of Things Journal, 2024
[7]F. Gu, Y. Lee*, et al., ‘MDOE: A Spatiotemporal Event Representation Considering the Magnitude and Density of Events’, IEEE Robotics and Automation Letters, 2022.
[8]K. Chen, Y. Lee*, and H. Soh, ‘Multi-Modal Mutual Information (MuMMI) Training for Robust Self-Supervised Deep Reinforcement Learning’, in 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Xi’an, China: IEEE, May 2021.
代表专利:
[1] 李勇等,一种转筒式多场协同还原铁高效冷却装置,发明专利,专利号:ZL202211078400.5
[2] 李勇等,一种仿生多功能高压电缆爬行器,发明专利,专利号:ZL202311335735.5
[3] 杨华、李勇等,一种用于增强激光亮度的光学组件及高频脉冲激光光源,发明专利,专利号:ZL201310514065.3
荣誉获奖
[1] 杨宇超同学获2024届武汉理工大学优秀学士学位论文,指导老师
[2] 刘万轩同学获2023届武汉理工大学优秀学士学位论文,指导老师
[3] 武汉理工大学第十二届青年教师教学竞赛,三等奖
[4] 武汉理工大学壹定发官网入口第十一届青年教师教学竞赛,三等奖
[5] 校级教研项目,2PBL教学模式在智能制造信息系统课程中的探索实践,结题