团队队伍

何坚

电话:(010)67396653-820 18613830476

E-mail:Jianhee@bjut.edu.cn

通讯地址:北京市朝阳区平乐园100号永利官网软件楼816室


个人简介

永利官网3044am永利集团3044noc副教授,北京市物联网软件与系统工程技术研究中心副主任,北京市嵌入式软件与系统创新学术团队核心成员。2005年3月毕业于西安交通大学,获工学博士学位。2010.1-2011.1在美国佐治亚理工公司访问学者,师从Gregory D. Abowd教授从事普适计算在健康领域的应用研究,回国后从事普适计算在健康和智能人机交互等领域的应用研究。老年人跌倒检测、基于脑电的疲劳驾驶检测、智能人机交互等领域在国内外著名期刊和国际会议上发表论文逾40篇,出版著作2部,获批国家发明专利8项,多项发明专利在企业应用。

教育简历

(1)1988-091992-07,西北大学,学士

(2)1997-092000-07,西北大学,硕士

(3)2001-032005-04,西安交通大学,博士

(4)2010.1.10-2011.1.09,佐治亚理工学院,访问学者

工作履历

(1)1992-071997-08,新疆塔西南石油勘探开发公司,助理工程师

22005-052009-12,永利官网,讲师

32009-12至今,永利官网,副教授

学术兼职

中国计算机学会(CCF)高级会员,中国计算机学会人机交互专委委员,中国计算机学会普适计算专委委员,自动化学会认知计算与系统专委委员。

课程教学

本科生教学:嵌入式软件开发技术

研究生教学:嵌入式软件高级开发技术

科研项目

(1)北京市自然科学基金-小米创新联合基金, L243035, 基于可穿戴设备的抑郁情感监测关键技术构建与验证,2024.7-2027.6, 承担其中子课题。

(2)国家重点研发计划,2020YFB2104400,面向城市宜居的认知计算与一体化服务平台及其应用示范,2020.10-2023.09,承担其中子课题。

3)北京市科技计划项目,K2038001201701,高速公路多功能协同设计评估体系研究及应用,2017.03-2019.03,负责其中子课题。

4)国家发改委重大专项课题,CNG1-12-03-011,公交车辆安控终端示范监控平台开发及示范工程,2012.01-2016.04,已结题,负责其中子课题。

5)国家自然科学基金委员会主任基金项目,61040039,环绕智能环境中基于电源线和位置指纹的定位技术研究,2011.1-2011.12,已结题,主持。

6)北京市自然科学基金项目,4102005,环绕智能中多模态数据采集、融合及服务关联机理研究,2010.1-2012.12,已结题,主持。

荣誉和获奖

(1)自2012年以来连续指导硕士研究生获得永利官网硕士研究生优秀毕业设计(论文)

(2)多次指导本科生获得永利官网大学特优本科毕业设计(论文)

(3)多次指导本科生、硕士研究生在国内物联网、互联网+等竞赛中获奖

主要论文论著

[1] 何坚,刘新远. RGB-D和惯性传感器融合的地面障碍物检测技术[J]. 计算机辅助设计与图形学学报2022, 34(2).254-263. EI检索

[2] 张丞,侯义斌,何坚. 高度分层分区的图卷积交警手势识别技术[J]. 计算机辅助设计与图形学学报2022, 34(7).1037-1046. EI检索

[3] Liu L, He J, Ren K, Lungu J, Hou Y, Dong R. An Information Gain-Based Model and an Attention-Based RNN for Wearable Human Activity Recognition. Entropy (Basel). 2021, 23(12):1635. doi:10.3390/e23121635. PMID: 34945941; PMCID: PMC8700115. SCI/EI检索.

[4] 张丞, 何坚, 王伟东. 空间上下文与时序特征相融合的态交警指挥手势识别技术[J]. 电子学报,2020, 48(5):966-975. EI检索

[5] Jian He, Cheng Zhang, Xinlin He, Ruihai Dong. Visual Recognition of traffic police gestures with convolutional pose machine and handcrafted features[J]. Neurocomputing, 2020, 39:248-259. SCI/EI 检索.

[6] Jian He, Zhihao Zhang, Xiaoyi Wang, Shengqi Yang. A Low Power Fall Sensing Technology Based on FD-CNN [J]. IEEE SENSORS JOURNAL, 2019, 19, (13):5110-5118. SCI检索.