Vita
Songlin Piao wurde am 8. Juli 1985 geboren. Er erhielt seinen Bachelor-Abschluss in Computer Science and Technology an der Shanghai Jiao Tong Universität im Februar 2009. Von Oktober 2005 bis Dezember 2006 war er Austauschstudent an der Universität des Saarlands. Er erhielt seinen Abschluss als Master in Electrical and Computer Engineering von der Hanyang Universität in Südkorea. Während seiner Masterphase arbeitete Songlin am Image Engineering Lab. Seine Forschungsinteressen umfassen Computer Vision, Software Engineering und Object Tracking. Er ist jetzt in den Projekten, die auf die Lösung von Sicherheitsproblem rund um Nutzfahrzeuge mit Computer Vision Algorithmem konzentrieren, beteiligt. Er ist verantwortlich für die Projekte Autonome Low Speed Traktor und AsiMAT.
Veröffentlichungen
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- Research on eclipse based media art authoring tool for the media artist.
Proceedings of the 9th international conference on Entertainment computing, S. 342 - 349. (2010) - Multi-Object Tracking Based on Tracking-Learning-Detection Framework.
Field and Assistive Robotics - Advances in Systems and Algorithms, S. 74 - 87. (2014) - Vision Based Person Detection for Safe Navigation of Commercial Vehicle.
Proceedings of the 13the International Conference on Intelligent Autonomous Systems (IAS-13), (2014-July 15-19) - Adaptive Particle Filter based on the Kurtosis of Distribution.
(2011-February) - Adaptive sampling based on the motion.
2010 International Conference on Modeling, Simulation and Control, S. 336 - 340. (2010) - Virtual Development on Mixed Abstraction Levels. an Agricultural Vehicle Case Study.
Synopsys Users Group(SNUG) Germany 2015, (2015) - Real-time multi-platform pedestrian detection in a heavy duty driver assistance system.
Commercial Vehicle Technology 2016 – Proceedings of the Commercial Vehicle Technology Symposium (CVT 2016), S. 61 - 70. (2016-March 8-10) - Safeguarding of Commercial Vehicle for Autonomous Mode.
Commercial Vehicle Technology 2016 – Proceedings of the Commercial Vehicle Technology Symposium (CVT 2016), (2016) - Compact Data Association in Multiple Object Tracking. Pedestrian Tracking on Mobile Vehicle as Case Study.
9th IFAC Symposium on Intelligent Autonomous Vehicles, (2016)