信息感知分析与智能系统团队，以机器智能化为研究目标，以计算机视觉、模式识别、机器学习、大数据分析、信息融合等人工智能算法研究为基础，致力于突破图文信息识别、违禁物品目标检测、基于形状分析的目标分割、视觉slam、雷达目标智能识别、智能态势感知等关键技术，为智能机器人、无人机、智能监控、自动测试、智能物联网、新体制雷达等应用系统提供信息感知分析核心技术，并结合嵌入式系统、数字信号处理器、专用芯片设计等实现软硬件一体化的智能系统。近些年，承担了国家重大研发计划课题、国家自然科学基金项目、上海市科委创新研究计划项目以及企业委托项目等，学术成果在TIP、TIFS、PR、CVPR、IJCAI等国际著名学术期刊或学术会议上发表，相关研究成果在信函和包裹分拣、违禁物品检测、漏泄电缆自动测试、维氏硬度计控制分析、汽车零部件特性测试、红外目标告警等智能测控系统中得到成功应用。

代表性论文

1. Hongjian Zhan, Shujing Lyu, Yue Lu, Umapada Pal. DenseNet-CTC: An end-to-end RNN-free architecture for context-free string recognition. Computer Vision and Image Understanding, 2021, 204(3): 103168.

2. Qingqing Wang, Ye Huang, Wenjing Jia, Xiangjian He, Michael Blumenstein, Shujing Lyu, Yue Lu. FACLSTM: ConvLSTM with focused attention for scene text recognition. SCIENCE CHINA Information Sciences, 2020, 63(2): 120103.

3. Xiaohua Wei, Shujing Lu, Yue Lu. Compact MQDF classifiers using sparse coding for handwritten Chinese character recognition. Pattern Recognition, 2018,76(4):679-690.

4. Li Liu, Yue Lu, Ching Y Suen. An Image-Based Approach to Detection of Fake Coins. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2017, 12(5):1227-1239.

5. Qingqing Wang, Yue Lu. A Sequence Labeling Convolutional Network and Its Application to Handwritten String Recognition. The 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Melbourne, Australia, August 19-25, 2017. pp.2950-2956.

在研科研项目

1. 面向资源稀缺的多场景感知图文识别，国家重大研发计划

2. 改进高阶FDTD方法的电磁散射研究及目标智能识别，国家自然科学基金

3. 基于端到端方法的表单图像理解，上海市科委

4. 智能邮包分拣的普适图像处理技术研究，企业委托

5. AGV机器人分拣系统的智能控制软件技术研究， 企业委托

6. 5G射频漏泄同轴电缆自动测试系统，企业委托

7. 移动设备数据采集系统研发，企业委托

8. 通用处理器应用验证演示系统研制，企业委托

获奖

基于多源信息融合的邮件分拣关键技术及应用，上海市科技进步一等奖

应用展示

LPAIS演示系统