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姓名:张逊逊
职称:讲师
E-Mail:zxx@xauat.edu.cn
教育背景 2005.09 - 2009.07 西北工业大学自动化学院自动化专业,本科 2009.09 - 2012.04 西北工业大学自动化学院控制理论与控制工程专业,硕士 2015.09 - 2018.06 长安大学电子与控制工程学院交通信息工程及控制专业,博士 工作履历 2012.04 - 2015.01 中航光电科技股份有限公司 2018.06 – 至今 西安建筑科技大学土木工程学院,讲师
1.航拍图像的车辆检测,主要包括:航拍图像中车辆特征的提取与融合、用于车辆检测的分类器建立、以及提高车辆检测效率和准确率的技术等。 2.航拍异源视频的多车辆跟踪,主要包括:航拍异源图像的质量评价、航拍异源图像的配准研究,以及融合跟踪理论与方法的研究等。
科研项目 正在/曾主持的研究课题: 1.复杂交通场景下航拍双模图像的多车辆智能化融合跟踪研究,陕西省自然科学基础研究基金(2020JQ-685)
学术成果 1.Xunxun Zhang. A complementary and precise vehicle detection approach in RGB-T images via semi-supervised transfer learning and decision-level fusion[J]. International Journal of Remote Sensing, 2022, 43(1):196-214. (SCI收录) 2.Xunxun Zhang. Vehicle fusion detection in visible and infrared thermal images via spare network and dynamic weight coefficient-based Dempster–Shafer evidence theory [J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2022. (SCI收录) 3.Xunxun Zhang, Xu Zhu. Moving vehicle detection in aerial infrared image sequences via fast image registration and improved YOLOv3 network[J]. International Journal of Remote Sensing, 2020, 41(11):4312-4335. (SCI收录) 4.Xunxun Zhang, Xu Zhu. Efficient and de-shadowing approach for multiple vehicles tracking in aerial video via image segmentation and local region matching[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2020, 14(1):014503. (SCI收录) 5.Xunxun Zhang, Xu Zhu and Li Li. Computation of Time Delay Stability Margin for the Automated Vehicular Platoon[J]. Complexity, 2020. (SCI收录) 6.Xunxun Zhang, Xu Zhu. An efficient and scene-adaptive vehicle detection algorithm in aerial images via improved YOLOv3 framework[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2019, 8(11):1-11. (SCI收录) 7.Zhang Xunxun, Xu Hongke. An Efficient and Flexible Approach for Multiple Vehicles Tracking in the Aerial Video Sequence[J], International Journal of Remote Sensing, 2018, 39(19): 6234–6265. (SCI收录). 8.Zhang Xunxun, Xu Hongke, Fang Jianwu. Multiple Vehicles Tracking in Aerial Video Sequence using Driver Behavior Analysis and Improved Deterministic Data Association[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2018, 12(1): 016014. (SCI收录)
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