个人信息

姓  名: 盛碧云 性  別: 导师类型: 硕士生导师
技术职称: 副教授 电子邮箱: biyunsheng@njupt.edu.cn
学术型硕士招生学科: (081200)计算机科学与技术
专业型硕士招生类别(领域): (085404)计算机技术
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个人简介:

1、基本情况:

      盛碧云,博士,南京邮电大学计算机学院副教授,硕士生导师。曾获江苏省优秀青年基金、2021年南京邮电大学华礼人才计划拔尖人才、WASA 2021最佳会议论文奖、江苏省高校微课教学比赛二等奖、南京邮电大学第十四届青年教师授课竞赛二等奖、南京邮电大学第一届青年教师教学技能比赛二等奖、南京邮电大学计算机学院青年教师授课竞赛一等奖等荣誉。

     欢迎报考!!!研究生期间提供精细化学术指导,招生方向:机器学习、深度学习、计算机视觉、物联网感知等人工智能领域研究,研究方向包括:基于图像/视频/无线信号(Wi-Fi、毫米波雷达、IR-UWB雷达等)的人体行为识别、身份认证、呼吸/心跳/血压监测、零样本/小样本学习、跨域感知等方向。感兴趣的同学,可发送简历及个人情况至我的邮箱biyunsheng@njupt.edu.cn

 2、学习经历

    201309-201709月,东南大学,自动化学院, 博士,导师:孙长银教授;

    201507-201602月,澳大利亚阿德莱德大学,计算机学院,联合培养博士生,导师:沈春华教授;

    201009-201306月, 江苏大学,自动化学院,工学硕士学位;

    200609-201006月, 江苏大学,自动化学院,工学学士学位。

3、工作经历

   202107月至今,南京邮电大学,副教授;

   201812月-2023年12月,南京邮电大学博士后,合作导师(肖甫教授);

   201712-202106月,南京邮电大学,讲师。 

4主持科研项目

   作为项目负责人,主持国家自然科学基金面上项目、江苏省自然科学优秀青年基金项目、国家自然科学基金青年项目、江苏省自然科学青年基金项目、国家博士后特别资助项目等科研项目。主要项目包括:

 1)国家自然科学基金委员会, 面上项目:基于视觉辅助的普适性无源行为感知研究,2022.1-2025.12, 在研,主持

 2)江苏省科学技术厅, 江苏省自然科学优秀青年基金项目:基于多模信息的高效能行为感知方法研究,2022.7-2025.6,在研,主持

 3)国家自然科学基金委员会, 青年项目:行为识别中基于上下文信息的特征学习研究,2019.1-2021.12, 结题,主持

 (4)江苏省科学技术厅, 江苏省自然科学基金青年项目:基于多源层次化特征学习的行为识别研究, 2018.7-2021.6, 结题, 主持

 (5)中国博士后科学基金会, 国家博士后特别资助项目:基于场景自适应的物联网无线感知技术研究, 2019.2-2023.12, 结题, 主持

 (6)中国博士后科学基金会, 国家博士后面上项目:跨场景下基于无线行为感知的特征学习研究, 2019.2-2023.12, 结题, 主持

 (7)江苏省教育厅, 江苏省高等学校自然科学研究面上项目, 基于多特征融合的人体目标检测与识别, 2018.9-2020.8, 结题, 主持





研究领域:

1. 研究领域

研究方向包括机器学习、深度学习、计算机视觉、物联网感知等人工智能领域。近五年来,在国内外重要学术SCI期刊和EI会议上发表学术论文二十余篇, 如 UbiComp(CCF-A),IEEE Transactions on Mobile Computing (CCF-A),IEEE Transactions on Vehicular TechnologyIEEE Transactions on Circuits and Systems for Video TechnologyIEEE Transactions on Human-Machine Systems,IEEE Internet of Things Journal, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)等,包括CCF-A类论文3篇,一区SCI期刊3 篇, CCF-B类论文5篇。此外,相关研究工作授权国家发明专利十余项。

2. 主要成果包括:

[1] Biyun Sheng, Rui Han, Fu Xiao*, Zhengxin Guo, Linqing Gui. MetaFormer: Domain-Adaptive WiFi Sensing with Only One Labelled Target Sample, UbiComp, Melbourne, Australia, 2024. (CCF-A类会议)

[2] Biyun Sheng, Rui Han, Hui Cai, Fu Xiao*, Linqing Gui, Zhengxin Guo. CDFi: Cross-Domain Action Recognition using WiFi Signals, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2024, 1(1): 1-16. (CCF-A类期刊 )

[3] Biyun Sheng, Jiabin Li, Linqing Gui, Zhengxin Guo, Fu Xiao*. LiteWiSys: A Lightweight System for WiFi-based Dual-task Action Perception, ACM Transactions on Sensor Networks, 2023, 1(1): 1-19 (CCF-B类期刊)

[4] Biyun ShengChaorun Sun, Fu Xiao*, Linqing Gui, Zhengxin Guo. MuAt-Va: Multi-attention and Video-Auxiliary Network for Device-Free Action Recognition, IEEE Internet of Things Journal, 2023, 1-11. (SCI一区)

[5] Biyun Sheng, Yan Bao, Fu Xiao*, Linqing Gui. DyLiteRADHAR: Dynamic Lightweight Slowfast Network for Human Activity Recognition Using MMWAVE Radar, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Rhodes, Greece, 2023. (CCF-B类会议)

[6] Biyun Sheng, Fu Xiao*, Linqing Gui, Zhengxin Guo. Context-Aware Faster. RCNN for CSI-Based Human Action Perception, IEEE Transactions on Human-Machine Systems2022, 53(2): 1-11. CCF-B类期刊

[7] Biyun Sheng, Fu Xiao*, Letian Sha, Lijuan Sun. Deep Spatial–Temporal Model Based Cross-Scene Action Recognition Using Commodity WiFi, IEEE Internet of Things Journal, 2020, 7(4): 3592-3601. SCI一区)

[8] Biyun Sheng, Yuanrun Fang, Fu Xiao*, Lijuan Sun. An Accurate Device-Free Action Recognition System Using Two-Stream Network, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 202069(7): 7930-7939. SCI二区)

[9] Biyun Sheng, Jun Li, Fu Xiao*, Qun Li, Wankou Yang, Junwei Han. Discriminative Multi-View Subspace Feature Learning for Action Recognition, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2020, 30(12)4591-4600. CCF-B类期刊

[10] Biyun Sheng, Linqing Gui, Fu Xiao*. TS-Net: Device-Free Action Recognition with Cross-Modal Learning, WASA2021: 404-415. CCF-C类会议,最佳会议论文)


1) 招生方向:机器学习、深度学习、计算机视觉、物联网感知等人工智能领域研究,包括基于图像/视频/无线信号(Wi-Fi、毫米波雷达、IR-UWB雷达等)的人体行为识别、身份认证、呼吸/心跳/血压监测、零样本/小样本学习、跨域感知等方向。

2) 欢迎勤奋刻苦、踏实努力的同学报考。可提供科研经费供同学读研期间参加国内外学术会议;读研期间表现突出者,可获得额外的科研补贴;校内推免生可提前进入实验室学习,并结合本科毕业设计予以指导。