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• 26考研全科上岸規(guī)劃營(yíng)「擇校▪規(guī)劃▪備考」
• 北京交通大學(xué)2025考研專業(yè)課復(fù)習(xí)資料「真題▪筆記▪講義▪題庫(kù)」

基本信息

滕竹，博士、副教授

辦公電話：電子郵件：zteng@bjtu.edu.cn

通訊地址：郵編：

教育背景

2008/9 - 2013/8，韓國(guó)釜山大學(xué)，博士

2002/9 - 2006/6，中南大學(xué)，學(xué)士

工作經(jīng)歷

2017.1 - 至今，北京交通大學(xué)，計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，副教授

2015.09 - 2016.12，北京交通大學(xué)，計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，講師

2013.09 - 2015.09，北京交通大學(xué)，計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，師資博士后

2006.09 - 2008.04，美的空調(diào)，研發(fā)中心

研究方向

機(jī)器學(xué)習(xí)與認(rèn)知計(jì)算

人工智能及應(yīng)用

計(jì)算機(jī)技術(shù)(專業(yè)學(xué)位)

軟件工程(專業(yè)學(xué)位)

招生專業(yè)

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)碩士

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)博士

電子信息碩士

科研項(xiàng)目

紅果園國(guó)家級(jí)科技委、后勤保障項(xiàng)目: 時(shí)敏機(jī)動(dòng)弱小目標(biāo)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)—遙感圖像中基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù), 2019-2021

國(guó)家自然科學(xué)基金“面上”: 攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)中基于機(jī)器視覺(jué)的多目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究, 2020-2023

北京交通大學(xué): 天水鍛壓機(jī)床合作開發(fā)合同, 2019-2022

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃: 信息安全認(rèn)證認(rèn)可關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用, 2016-2020

其它部市: 《動(dòng)車組遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù) 數(shù)據(jù)采集與處理》標(biāo)準(zhǔn)研究, 2019-2020

基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)自由申報(bào)項(xiàng)目: 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跨視角多行人跟蹤方法研究, 2019-2021

國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室: 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的貨運(yùn)列車節(jié)能優(yōu)化理論研究, 2019-2020

北京交通大學(xué): 神華重載鐵路貨車狀態(tài)修診斷決策綜合判別系統(tǒng)研究, 2018-2020

國(guó)家自然科學(xué)基金“面上”: 社交媒體中圖像歧視情感識(shí)別及去除關(guān)鍵技術(shù)的研究, 2019-2019

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃: 眾智交易理論與方法, 2017-2020

紅果園省部級(jí)"企事業(yè)": 艦船目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)研發(fā), 2017-2018

北京交通大學(xué): 基于多麥克風(fēng)陣列的語(yǔ)音處理算法研究, 2017-2019

基本科研業(yè)務(wù)費(fèi): 基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)跟蹤研究, 2017-2018

北京交通大學(xué): 智慧停車數(shù)據(jù)庫(kù)及監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)開發(fā) , 2017-2020

基本科研業(yè)務(wù)費(fèi): 基于深度學(xué)習(xí)的多目標(biāo)對(duì)象分類及語(yǔ)義關(guān)聯(lián)方法的研究, 2017-2018

鐵路總公司(原鐵道部): 動(dòng)車組運(yùn)用維護(hù)技術(shù)研究--動(dòng)車組健康管理及運(yùn)維決策系統(tǒng)研究, 2016-2018

國(guó)家自然科學(xué)基金“面上”: 高速列車在途安全監(jiān)測(cè)中的智能數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究, 2017-2020

國(guó)家自然科學(xué)基金“面上”: 基于多模態(tài)超圖的社群圖像檢索研究, 2017-2020

北京市自然基金: 基于特征學(xué)習(xí)的跨視角行人再識(shí)別方法及其應(yīng)用研究, 2016-2018

科技部“科技支撐”: 面向高鐵列車高效生產(chǎn)的新一代認(rèn)知型制造執(zhí)行系統(tǒng)研究與應(yīng)用示范, 2015-2017

基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)人才基金: 基于幀間關(guān)系模型的魯棒目標(biāo)跟蹤研究, 2015-2017

國(guó)家自然科學(xué)基金"青年基金": 基于時(shí)序空間關(guān)系的目標(biāo)跟蹤及遮擋識(shí)別研究, 2016-2018

科技部: 高級(jí)波形分析軟件包開發(fā)及驗(yàn)證, 2014-2019

其它部市: 基于信度圖匹配的目標(biāo)跟蹤算法研究, 2014-2015

鐵路總公司(原鐵道部): 大數(shù)據(jù)技術(shù)在鐵路的應(yīng)用研究, 2013-2015

基本科研業(yè)務(wù)費(fèi): 目標(biāo)檢測(cè)中融合特征空間關(guān)系的學(xué)習(xí)算法研究, 2014-2015

教學(xué)工作

本科生：

C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)

計(jì)算機(jī)綜合訓(xùn)練

視頻處理與鐵路應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)與技術(shù)

研究生：

機(jī)器視覺(jué)基礎(chǔ)

論文/期刊

1. Zhu Teng, Baopeng Zhang, Jianping Fan. Three-Step Action Search Networks with Deep Q-learning for Real-time Object Tracking. Pattern Recognition. Jan 2020. (Accepted)

2. Zhu Teng, Junliang Xing, Qiang Wang, Baopeng Zhang, Jianping Fan. Deep Spatial and Temporal Network for Robust Visual Object Tracking, IEEE Transactions on Image Processing, 2019. (Online published)

3. Rui Li, Baopeng Zhang, Dong-Joong Kang, Zhu Teng*, Deep attention network for person re-identification with multi-loss, Computers & Electrical Engineering, Volume 79, 2019. (Online published)

4. Qiang Wang#, Zhu Teng#, Junliang Xing, Jin Gao, Weiming Hu, Steve Maybank. Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Network for High Performance Online Visual Tracking, The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018.(#共同一作)

5. Zhu Teng, Junliang Xing, Qiang Wang, Congyan Lang, Songhe Feng, Yi Jin. Robust Object Tracking based on Temporal and Spatial Deep Network, The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017.

6. Zhu Teng, Tao Wang, Feng Liu, Dong-Joong Kang, Congyan Lang, Songhe Feng. From sample selection to model update: A robust online visual tracking algorithm against drifting. Neurocomputing, pp. 1221-1234, 2016.

7. Zhu Teng, Feng Liu, Baopeng Zhang. Visual Railway Detection by Superpixel based Intracellular Decisions. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, 75(5),pp 2473-2486,2016.

8. Zhu Teng, Feng Liu, Baopeng Zhang and Dong-Joong Kang. An Approach for Security Problems in Visual Surveillance Systems by Combining Multiple Sensors and Obstacle Detection. J Electr Eng Technol. 10(3): 1284-1292, 2015.

9. Zhu Teng, Baopeng Zhang, Feng Liu, Railway region detection based on Haar-like features, ACM International Conference on Internet Multimedia Computing and Service (ICIMCS), July 10-12, Xiamen, China, 2014.

10. Zhu Teng, Baopeng Zhang, An optimization method of fusing multiple decisions in object detection, the 18th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD) Workshop Proceedings (DANTH), May 13-17, Tainan, Taiwan, 2014.

11. Zhu Teng, Baopeng Zhang, Onecue Kim, Dong-Joong Kang, “Regional SVM classifiers with a spatial model for object detection”, VISAPP2014, Lisbon, Portugal, Jan 5-8, 2014.

12. Zhu Teng, Dong-Joong Kang, “Disjunctive normal form of weak classifiers for online learning based object tracking”, VISAPP2013, Barcelona, Spain, Feb 21-24, 2013.(Full paper)