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本院教师

姓名:高鹏
研究方向:测试性设计;基于深度学习的图像处理

职称:预聘助理研究员
联系电话:
E-mail:gaopeng@bit.edu.cn

教育背景

2008/09-2018/07 清华大学 博士  
2005/09-2008/07 中科院空间中心 硕士
2001/09-2005/07 浙江大学 本科

工作经历

2022/03-现在 新浦的京集团350vip8888 助理研究员
2019/01–2022/03 北京大学 博士后

研究成果

一. 代表性期刊论文:
1. Liu, Sunxiangyu, Guitao Li, Yafeng Zhan, and Peng Gao*. 2022. "MUSAK: A Multi-Scale Space Kinematic Method for Drone Detection" Remote Sensing 14, no. 6: 1434.
2. Zhao, Kongya, Peng Gao*, Sunxiangyu Liu, Ying Wang, Guitao Li, and Youzheng Wang. 2022. "A Vaginitis Classification Method Based on Multi-Spectral Image Feature Fusion" Sensors 22, no. 3: 1132.
3. Gengxiang Wang, Matthias G.R. Faes, Fuan Cheng*, Tengfei Shi, Peng Gao*. Extension of dashpot model with elastoplastic deformation and rough surface in impact behavior[J]. Chaos, Solitons and Fractals,2022,162, 112402-1-17.
4. Xinyan Zhang, Peng Gao*, Guitao Li, Liuguo Yin, "Progressive multi-scale attention network for compression artifact reduction," J. Electron. Imag. 30(4) 041404.
5. 刘孙相与, 李贵涛, 詹亚锋, 高鹏*. 基于多阶运动参量的四旋翼无人机识别方法. 自动化学报, 2022, 48(6): 1429−1447.
6. Xinyan Zhang, Peng Gao*, et al. "Accurate and Efficient Image Super-Resolution via Global-Local Adjusting Dense Network," in IEEE Transactions on Multimedia, vol.23, pp.1924-1937, 2021.
7. X. Zhang, P. Gao, K. Zhao, S. Liu, G. Li, "Image Restoration via Deep Memory Based Latent Attention Network," IEEE Access, vol. 8, pp. 104728-104739, 2020.
8. 高鹏, 汪东升, 王海霞. 采用最大修改字节重定向写入策略的相变存储器延寿方法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(12): 2733-2743.
9. Xinyan Zhang, Peng Gao, Sunxiangyu Liu, Kongya Zhao, Guitao Li, Liuguo Yin, "Super-resolution for noisy images via deep convolutional neural network ," Proc. SPIE 10677, Unconventional Optical Imaging, 2018.
10. P. Gao, D. Wang and H. Wang, "FEBRE: A Fast and Efficient Bit-Flipping Reduction Technique to Extend PCM lifetime," 2017 Fifth International Symposium on Computing and Networking (CANDAR), 2017, pp. 277-283, doi: 10.1109/CANDAR.2017.41. (获最佳论文奖)
11. 高鹏,汪东升,王海霞. 采用流水化伪随机编码算法的相变存储器寿命延长方法[J]. 计算机研究与发展, 2017, 54(6): 1357-1366.
二.代表性发明专利:
1.一种细粒度内存访问的方法,2013.3.27,中国,CN102999441B。
2. 一种内存架构,2013.4.3,中国,CN103020551B。
3.一种相变内存装置,2013.4.3,中国,CN103019624B。

所获奖励

1. 2010年清华大学社会实践一等奖
2. 2017 Fifth International Symposium on Computing and Networking (CANDAR),最佳论文(the best paper)奖

研究方向

测试性设计;基于深度学习的图像处理