一、个人信息

姓名：赵涛

职称：讲师

电子邮箱：amzhaotao@163.com

二、教育背景及工作经历

2022年5月至今新利18彩票 智能制造研究院讲师

2018年3月至2022年3月东南大学仪器科学与工程学院仪器科学与技术工学博士

2014年9月至2017年6月山东科技大学安全与环境工程学院安全技术及工程专业工学硕士

2010年9月至2014年6月山东科技大学能源与矿业工程学院采矿工程专业工学学士

三、研究方向

机器学习；深度学习；智能场景感知；视觉图像处理

四、主要项目经历

[1]高精度定位关键技术研究，教育部联合基金，2020/08-2022/03，参与；

[2]融合平面语义信息的视觉惯性紧耦合定位关键技术研究，江苏省地理信息科技厅，2018/08-2019/09，参与。

[3]基于深度卷积神经网络的快速磁共振成像方法研究，国家自然科学基金，2016/07-2017/12，参与

五、主要研究成果

[1]Zhao T, Pan S, Gao W, Sun Y, Learning Modal and Spatial Features with Lightweight 3D Convolution for RGB Guided Depth Completion, IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 67, no. 3, pp. 195-201, Aug. 2021. doi: 10.1109/TCE.2021.3095378. (SCI)

[2]Zhao T, Pan S, Zhang H, Sun Y, Dilated U-Block for Lightweight Indoor Depth Completion with Sobel Edge, IEEE Signal Processing Letters, vol. 28, pp. 1615-1619, 2021. doi: 10.1109/LSP.2021. 3092280. (SCI)

[3]Zhao T, Pan S, Gao W, Sheng C, Sun Y, Wei J, Attention Unet++ for lightweight depth estimation from sparse depth samples and a single RGB image. The Visual Computer (2021): 1-12. doi:10.1007/s00371-021-02092-8. (SCI)

[4]Zhao T, Pan S, Gao W, Zhao Q, Yang X, Wang J, Extreme learning machine-based spherical harmonic for fast ionospheric delay modeling. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 2021:105590. (SCI)

[5]Zhao T, Pan S, and He X, ResUnet++ for Sparse Samples-based Depth Prediction, 15th IEEE International Conference on Electronic Measurement and Instruments, ICEMI 2021. (EI)

[6]Wang S,Zhao T, Xiao T, Tan S, Ying L, Gan Y and Liang D, Accelerating multi-contrast MR imaging with deep learning exploring their intra-correlations, 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC'15), Jeju Island, Korea, 2017.Abstract.

[7]Wang S,Zhao T, Huang N, et al. Feasibility of multi-contrast MR imaging via deep learning, Proceedings of the International Society of magnetic Resonance in Medicine (ISMRM). 2017: 3985.

[8]赵涛,于师建,基于GA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演[J].煤田地质与勘探，2017，45(2)：147–151.