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在职员工

 

[蔡英凤]

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个人简介:

蔡英凤工学博士,教授,博导,教育部青年学者。江苏大学汽车工程研究院院长,江苏省“智能车辆及其运行”工程研究中心主任。东南大学学士、硕士和博士学位,至美国密歇根州立大学、香港大学学习交流。从事智能汽车复杂环境感知及一体化动力学控制理论与方法研究,先后主持国家、省部级课题十余项,获省部级一等奖2项、二等奖2项,发表论文70余篇,授权发明专利29项。破格晋升教授、博导。入选教育部青年学者、中国科协青年人才托举工程、中国汽车工业优秀青年人才奖、江苏省十大青年科技之星、江苏青年五四奖章江苏省“六大人才高峰”创新人才团队带头人、江苏省中青年科学技术带头人培养对象、江苏省优青等。

教育经历:

2002.9-2006.6 东南大学 仪器科学与工程学院 测控技术与仪器专业 获工学学士学位

2006.9-2009.1 东南大学 仪器科学与工程学院 精密仪器及机械专业 获工学硕士学位

2009.3-2013.4 东南大学 仪器科学与工程学院 仪器科学与技术专业 获工学博士学位

工作经历:

2019.11-至今   国家级人才

2016.5-至今    江苏大学 汽车工程研究院 先后任副院长、常务副院长、院长

2019.10-至今   江苏省“智能车辆及其运行”工程研究中心主任

2015.5-至今    江苏大学 汽车工程研究院 交通感知与智能车辆技术研究所所长

2018.5-至今    江苏大学 汽车工程研究院 教授(破格)

2017.12-至今   江苏大学 博士研究生导师(破格,车辆工程/交通运输工程)

2013.5-2018.4  江苏大学 汽车工程研究院 先后任讲师、副教授/硕导(破格)

2014.4-2016.6  江苏大学交通运输工程博士后流动站,博士后

研究方向:

【主讲课程】

本科生课程《智能汽车》《汽车测试技术》《智能交通系统》《汽车反馈控制》

研究生课程《交通图像检测分析》《汽车与交通专题》《交通运输工程前沿讲座》

留学研究生课程Traffic and Transport Engineering》《Vehicle System Dynamics

【研究方向】

智能汽车环境感知与动力学控制理论与方法

自动驾驶汽车关键技术研究

 具体包括:

(1)多源异构传感信息融合的复杂环境感知方法

(2)基于深度学习的视觉显著性区域识别技术

(3)自动驾驶汽车一体化动力学控制理论与方法

(4)自动驾驶汽车周边目标行为识别与预测技术

(5)自动驾驶汽车极限工况下的动力学控制技术

学术兼职:

1. IEEE机器人与自动化学会青年科学家委员会联合主席

2. 中国汽车工程学会科技奖励工作委员会专家

3. 中国汽车工程学会第一届青年工作委员会副主任

4. 中国青年科技工作者协会会员

5. 中国自动化学会车辆控制与智能化专委会委员

6. 中国自动化学会平行智能专委会委员

7. 中国人工智能学会智能交通专委会委员

8. 江苏省汽车工程学会汽车电子专委会副主任

9. 江苏省人工智能学会智能驾驶技术专委会副主任

10. 国内外学术期刊审稿人:《IEEE Transactions on Image Processing》《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》《Neural Networks》《Computer Vision and Image Understanding》《Vibroengineering》《机械工程学报》《汽车工程》《中国公路学报》《交通运输工程学报》等 

科研项目:

先后主持国家级课题6项、省部级课题8项、市厅级及其他课题3项,在研总经费超过1600万。

【主持的国家、省部级课题】

1. 国家重点研发计划“新能源汽车”专项:电动自动驾驶汽车关键技术研究及示范运行(子课题:车辆周边多目标行为识别与预测算法研究)(2017YFB0102603)(102万元)

2. 国家自然科学基金联合基金重点项目:四轮驱动纯电动汽车底盘系统智能动态协调控制机制与能量优化管理(课题1:纯电动汽车底盘系统多智能体协调控制与能量优化研究)(U1664258)(276万/82.8万)

3. 国家自然科学基金联合基金重点项目:混合驱动汽车构型优选和机电耦协调控制(课题2:机电转子系统机电耦合机理研究)(U1764257)(292.8万/73.2万)

4. 国家自然科学基金面上项目:自动驾驶汽车横向动力学混杂特性与模型预测控制研究(51875255)(72万)

5. 国家自然科学基金青年基金:基于时空显著性与可变部件模型的视频车辆感知方法研究(61403172)

6. 中国科协青年人才托举工程项目(2016QNRC188)(45万)

7. 江苏省六大人才高峰创新人才团队项目:无人驾驶电动汽车环境感知及智能控制关键技术研究(2018-TD-GDZB-022)

8. 江苏省优秀青年基金:智能汽车环境感知理论与方法研究(BK20180046)

9. 江苏省重点研发计划(产业前瞻与共性关键技术):电动汽车智能辅助驾驶系统关键技术研究(BE2016149)(120万元)

10. 江苏省战略性新兴产业发展重大项目:电动汽车集成辅助驾驶系统重大关键核心技术研发(苏发改高技发(2016)1094号)(1000万元)

11. 江苏省自然科学基金青年项目:基于视觉显著性与可变部件模型的视频车辆感知方法研究(BK20140555)

12. 中国博士后基金特别资助项目:复杂交通环境下采用深度学习的视觉车辆检测方法研究(2015T80511)

13. 中国博士后基金面上项目:面向城市交通环境的视频车辆检测方法研究(2014M561592)

14. 江苏省六大人才高峰项目:基于深度模型的视觉车辆检测方法研究(2015-JXQC-012)

【主要参与的国家、省部级课题】

15. 国家自然科学基金联合基金重点项目:智能汽车多状态系统动力学行为建模与协同控制研究(U1564201)

16. 交通部信息化重大项目:道路交通事故链阻断方法及主动安全集成控制系统关键技术研究(2013364836900)

17. 国家自然科学基金面上项目:面向车联网的道路交通事故链动态演变规律及其阻断方法研究(61573171)

18. 国家自然科学基金青年基金:复杂交通场景下基于深度迁移学习的车辆识别方法研究(61601203)

19. 国家自然科学基金青年基金:基于Ito随机理论的ECAS车辆车身高度调节机理分析与控制(51105117)

20. 教育部博士点基金(优先发展领域):电动客车电控空气悬架系统动态特性分析与混杂控制(20133227130001)

21.江苏省战略性新兴产业发展重大项目:纯电动汽车先进底盘电动一体化关键核心技术研发(苏发改高技发(2015)1084号)(1000万元)

成果奖励:

获省部级政府或行业一等奖2项、二等奖2项、三等奖1项、中国汽车工业优秀青年科技人才奖。入选国家级人才、中国科协青年人才托举工程等。江苏省六大人才高峰创新团队带头人、高层次培养对象,江苏省优青。带领学生斩获国内外智能汽车相关的专项竞赛奖。

【主要奖励】

1. 2019年,入选国家级人才

2. 2019年,江苏省科学技术一等奖(第4完成人)

3. 2016年,中国公路学会科学技术一等奖(第1完成人)

4. 2016年,教育部科技进步二等奖(第2完成人)

5. 2017年,教育部科技进步二等奖(第2完成人)

6. 2017年,中国汽车工业科学技术奖(优秀青年科技人才奖)(我校首位入选者)

7. 2016-2018年度,中国科协青年人才托举工程(我校首位入选者)

8. 2018 年,江苏省优秀青年基金项目资助

9. 2018年,江苏省“六大人才高峰”创新人才团队带头人

10. 2015年,江苏省“六大人才高峰”高层次人才培养对象

11. 2015年,江苏大学青年学术带头人培育人选

12. 2018年,全球(南京)人工智能应用大赛二等奖(总分第3/1582支参赛队)

13. 2019年,国际(苏州)智能驾驶技术创新大赛应用领先奖

14. 2018年,中国智能车未来挑战赛车道偏离监测三等奖

15. 2017年,中国智能汽车大赛-无人驾驶组领先奖(无人驾驶总得分全国第三名)

16. 2016年,中国智能汽车大赛-智能辅助驾驶组领军奖(车道偏离预警单项满分)

17. 2017年,中国汽车工程学会 “智能网联汽车及未来交通出行方式沙龙”最具创意奖 

代表论著:

在国内外学术期刊发表论文70余篇,其中SCI收录45篇,EI收录28篇,参与中国汽车技术发展报告2017”编著。10篇代表性论文如下:

1. Cai Y, Dai L, Wang H , et al. A Novel Saliency Detection Algorithm Based on Adversarial Learning Model[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2020(1): 4489-4504. (SCI, IF = 6.8)

2. Wang H, Dai L, Cai Y*, et al. Salient object detection based on multi-scale contrast[J]. Neural Networks, 2018(101): 47-56. (SCI, IF = 5.8)

3. Cai Y, Liu Z, Wang H, et al. Saliency-based pedestrian detection in far infrared images[J]. IEEE Access, 2017, 5: 5013-5019. (SCI, IF = 4.0)

4. Cai Y, Wang H, Zheng Z, et al. Scene-Adaptive Vehicle detection algorithm based on a composite deep structure[J]. IEEE Access, 2017, 5: 22804-22811. (SCI, IF = 4.0)

5. Cai Y, Wang H, Chen X, et al. Trajectory-based anomalous behaviour detection for intelligent traffic surveillance[J]. IET Intelligent Transport Systems, 2015, 9(8): 810-816. (SCI, IF=2.0)

6. Cai Y, Wang H, Chen X, et al. Multilevel framework to handle object occlusions for real-time tracking[J]. IET Image Processing, 2016, 10(11): 885-892. (SCI, IF=2.0)

7. Cai Y, Wang H, Sun X, et al. Visual vehicle tracking based on deep representation and semi-supervised learning[J]. Journal of Sensors, 2017, 2017. (SCI, IF=2.0)

8. Cai Y, Liu Z, Sun X, et al. Vehicle detection based on deep dual-vehicle deformable part models[J]. Journal of Sensors, 2017, 2017. (SCI, IF=2.0)

9. Cai Y, Sun X, Wang H, et al. Night-time vehicle detection algorithm based on visual saliency and deep learning[J]. Journal of Sensors, 2016, 2016. (SCI, IF=2.0)

10. Cai Y, Wang H, Chen X, et al. Vehicle detection based on visual saliency and deep sparse convolution hierarchical model[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2016, 29(4): 765-772. (SCI, IF=1.4)

会议报告:

1. 2014.12 第三次国际机器人研讨会报告: Machine Vision, Machine Learning and the application in IV and ITS

2. 2015.6 IEEE Cyber技术分会报告: Deep representation and stereo vision based vehicle detection

3. 2015.9 江苏省汽车工程学会大会主旨报告:中国制造2025与智能网联汽车技术

4. 2015.10 中国汽车工程学会年会分会报告:驾驶辅助中基于融合显著性的行人检测算法

5. 2016.8 江苏省汽车工程学会汽车电子专委会主题报告:智能网联汽车及关键技术

6. 2017.6 中国汽车工程学会创新港微讲座:视觉显著性及其在环境感知中的应用研究

7. 2017.10 第六次国际机器人研讨会报告:Advanced Driver Assistance Systems

8. 2017.10 中国汽车工程学会年会青年科学家论坛主题报告:智能网联汽车及未来交通出行方式

9. 2018.4 江苏省汽车工程学会汽车电子专委会“智能电动车的电子电气架构”论坛主题报告

10. 2018.4 Auto-E汽车前沿技术青年学者论坛分论坛报告

11. 2018.5第33届中国自动化学会青年学术年会分论坛报告

12. 2018.11 中国汽车工程学会年会智能网联汽车相关专题分会及技术分会主席

13. 2018.11 第八届交通运输研究(上海)论坛年会分论坛主席

14.2019.5 第六届国际智能网联汽车技术年会专题分会主席,报告:深度学习在智能汽车环境感知中的实践

15.2019.10 中国汽车工程学会年会,智能汽车专题分会主席

知识产权:

 申请发明专利100余项、已授权29项,申请PCT专利2项。部分授权专利如下:

1. 一种基于车联网的智能驾驶辅助系统及方法 ZL201510123520.6

2. 一种用于夜间环境的车辆尾灯对检测方法 ZL 201610045808.0

3. 一种视觉显著性目标的检测方法 ZL201610192635.5

4. 一种融合可见光图像与对应夜视红外图像的检测方法 ZL201610629141.9

5. 一种基于混杂理论的无人驾驶汽车横向控制系统和方法 ZL 201710288248.6

6. 一种基于混杂理论的无人驾驶汽车自主转向控制系统和方法 ZL 201710327853.X

7. 一种基于可拓控制理论的智能车辆主动转向控制方法 ZL201710758041.0

8. 一种基于危害分析的智能车辆变道控制方法 ZL201610811163.7

9. 一种基于脊度量的车道线检测方法 ZL 201610119349.6

10. 一种对摩托车驾驶员头盔佩戴情况的视觉检测方法 ZL201610116365.X

11. 一种基于隐马尔科夫模型的车辆异常行为检测方法 ZL201310127999.1

12. 一种基于视觉的机器人室内定位导航方法 ZL201010611473.7

13. 一种电控空气悬架车高调节方法 ZL201410214365.4

14. 一种电控空气悬架车身高度调节与整车姿态联合控制方法 201610029436.2

15. 基于车联网的道路交通事故链阻断系统 ZL201610997964.7

16. 一种基于时变状态转移概率马尔可夫链的行车风险预测方法 ZL201711214314.1

17. 一种基于前向车辆驾驶人驾驶行为的前向避撞系统及避撞算法 ZL201610042197.4

18. 基于前向车辆驾驶行为的智能车辆安全环境包络重构方法 ZL201610910341.1

19. 融合空间和动力学特性的智能车辆安全驾驶包络重构方法 ZL201610910181.0

20. 基于阻尼多模式切换减振器的车辆半主动悬架混杂控制方法 201610324136.7

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