宋亚楠

宋亚楠，博士，长期从事深度学习、机器视觉、异常检测、智能制造等相关工作。主持中国博士后科学基金面上项目，参与多个国家自然科学基金项目。以第一作者身份发表SCI论文7篇、EI会议论文3篇，授权发明专利9项。国际会议IEEE CSCWD程序委员会成员，同时也担任《Engineering Applications of Artificial Intelligence》等多个知名国际期刊的审稿人。

1.中国博士后科学基金面上项目，面向机器人磨削的复杂曲面零件视觉识别及加工误差检测方法，2021M692778,2021.06-2022.10,主持。

2.国家重点研发计划项目，工业过程智能系统柔性低代码构建基础理论，2022YFB3304100，2022.11-2025.10，参与。

学术论文

[1] Yanan Song, Liang Gao, Xinyu Li, Weiming Shen, Kunkun Peng. A novel vision-based multi-task robotic grasp detection method for multi-object scenes. Science China Information Sciences, 2022, 65(12): 222104. (IF: 8.8/JCR Q1)

[2] Yanan Song, Liang Gao, Xinyu Li, Weiming Shen. A novel robotic grasp detection method based on region proposal networks. Robotics and Computer Integrated Manufacturing, 2020, 65: 101963. (IF:10.4/ JCR Q1)

[3] Yanan Song, Quan-ke Pan, Liang Gao, Biao Zhang. Improved non-maximum suppression for object detection using harmony search algorithm. Applied Soft Computing, 2019, 81: 105478. (IF: 8.7/ JCR Q1)

[4] Yanan Song, Weiming Shen, Kunkun Peng. A novel partial point cloud registration method based on graph attention network. The Visual Computer, 2023, 39: 1109-1120. (IF:3.5/ JCR Q2)

[5] Yanan Song, Weiming Shen, Peng Lu. A novel partial-to-partial registration method based on sampling network. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2022, 82: 103411. (IF:2.6/ JCR Q2)

[6] Yanan Song, Liang Gao, Xinyu Li, Weiming Shen. A Novel Point cloud encoding method based on local information for 3D classification and segmentation. Sensors, 2020, 20(9):2501. (IF: 3.9/ JCR Q2)

[7] Yanan Song, Xianfei Liu, Weiming Shen, Yiping Gao, Xianke Zhou, Peng Lu. An Effective Point Cloud Classification Method Based on Improved Non-local Neural Networks, In: IEEE 25th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design(CSCWD), 2022, pp.665-670. (EI检索)

[8] Yanan Song, Xinyu Li, Liang Gao. Improved non-maximum suppression for detecting overlapping objects. In: 12th International Conference on Machine Vision (ICMV 2019), International Society for Optics and Photonics, 2020. pp. 105-110.(EI检索)

[9] Yanan Song, Xinyu Li, Liang Gao. Deep Learning for 3D Classification Based on Point Cloud with Local Structure. In: 2019 IEEE 2nd International Conference on Information Communication and Signal Processing (ICICSP), 2019. pp. 405-409.(EI检索)

发明专利

[1] 宋亚楠, 刘贤斐, 沈卫明, 等. 基于全局上下文嵌入生成对抗网络的图像异常检测方法，中国，ZL202211503297.4，发明专利授权，2023.04.

[2] 宋亚楠, 刘贤斐, 沈卫明, 等. 一种基于多模态稠密融合网络的物体6D姿态估计方法,中国，ZL202210574035.0，发明专利授权，2022.08.

[3] 宋亚楠, 沈卫明, 曹宁, 等. 一种用于多物体复杂场景的机器人抓取检测方法，中国，ZL202011164176.2，发明专利授权，2022.05.

[4] 宋亚楠, 沈卫明, 陈刚.一种基于特征学习的端到端点云配准方法，中国，ZL202110358537.5，发明专利授权，2022.05.

[5] 宋亚楠, 沈卫明, 陈刚. 一种基于非局部操作的点云配准方法[P]. 中国，ZL202110358528.6，发明专利授权，2022.06

[6] 宋亚楠, 沈卫明, 陈刚. 一种基于学习采样的部分对应点云配准方法[P]. 中国，ZL202110475788.1，发明专利授权，2022.05.

[7] 宋亚楠, 沈卫明, 林光钟, 等. 一种基于在线局部特征提取的点云识别方法[P]. 中国，ZL202011407114.X，发明专利授权，2023.03.

[8] 宋亚楠, 沈卫明, 陈刚, 等. 一种基于图注意力机制的残缺点云配准方法,中国，ZL202110918646.8，发 明专利 授权，2023.10.