五邑大学计算机学院导师：李鹤喜

发布时间：2021-11-20 编辑：考研派小莉 推荐访问：
五邑大学计算机学院导师：李鹤喜

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五邑大学计算机学院导师：李鹤喜 正文

[导师姓名]
李鹤喜

[所属院校]
五邑大学

[基本信息]
导师姓名：李鹤喜
性别：男
人气指数：1172
所属院校：五邑大学
所属院系：计算机学院
职称：副教授
导师类型：
招生专业：计算机应用技术

[通讯方式]
电子邮件：lhx_wq@sina.com

[个人简述]


[科研工作]
先后有三项科研成果通过省级鉴定，并进入国家科技成果库。曾获省级科技进步二等奖一项（排名2）、三等奖一项（排名3），厅局级科技进步奖若干项。在国内外期刊杂志与国际会议上发表学术论文12篇，其中有7篇被EI光盘检索。目前主要从事计算机测量与控制、图像分析与机器视觉方面的科研工作，近年来在工业机器人目标识别、立体视觉测量、焊缝跟踪、自主路径规划等研究方面取得了一定创新成果，主要包括以下几方面：1）针对工业机器人寻找目标实时性的需求，提出了2D小波导引的SSDA序贯相似检测与空-频域快速相关算法进行目标的的快速检测与定位，与传统SSDA方法相比提高检测速度40%以上；2）提出了基于图像归一化奇异值分解的特征提取方法，解决了图像奇异值随目标方向不同而变的缺点，将其用于刚体目标自动识别，提高了识别的准确率；3）采用组合神经网络并结合D-S证据融合理论，改善了工业机器人多目标自动识别的健壮性；4）建立了适合6DOF工业机器人的广义极线约束方程，采用极线约束和激光标识结合的立体匹配技术，能够进行目标及周边结构的立体视觉精确检测；5）针对Broyden图像雅可比矩阵估算法的不足，提出了基于支持向量回归机的图像雅可比矩阵SVR-估计模型，并成功地用于工业机器人的视觉伺服控制；6）在基于视觉的工业机器人的跟踪控制过程中，提出将关节角增量进行离散处理形成蚁群优化算法ACO的图节点，从而完成了关节角的蚁群优化控制建模，并提出了基于位置和方位误差的信息素更新策略和考虑障碍影响的启示值计算方法，为机器人路径自主规划与示教提供了一种新的优化控制策略。

[教育背景]
五邑大学

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