👋 关于我

我是闫胜业，南京信息工程大学人工智能学院教授、大数据科学与技术研究中心主任。

我的学术血脉：

博士毕业于中国科学院计算技术研究所，导师为中国工程院院士高文研究员，指导小组负责人为陈熙霖研究员（现任中科院计算所所长）。在计算所期间，与团队合作提出LAB特征等算法，成果发表于CVPR、ECCV等顶会，发明专利（ZL200810115330.X）已获授权。

我的产业实战：

我曾担任佑驾创新（MINIEYE）算法开发总监，是公司核心算法负责人，至今仍是个人股东。主导的视觉算法已落地于多家头部车企的量产车型，累计装车量超百万台，带领团队攻克多项自动驾驶工程化难题。亲历公司从技术研发、产品市场化到上市的全过程。

关于实习与推荐：

我重视实战型培养。对于表现突出的学生，我可以利用个人在产业界的资源进行内部推荐。佑驾创新是我曾经战斗的地方，多名学生曾在此实习，部分已转正成为核心骨干。

🎯 我在寻找什么样的你？

我不做"虚"的研究，只做能落地、能商用、能发顶会、能好就业的硬核课题。我的目标是让你在研究生阶段实现"人人有成果、人人能落地、人人好就业"。

加入团队，你将获得：

1. 顶级学术与产业资源

强关联实习机会：佑驾创新是我曾经战斗的地方，多名学生在此实习，部分已转正为核心骨干。

校企深度合作：依托十余年产业积累，你做的课题直接解决企业真实痛点。

2. 被验证的高效培养模式

顶会战绩：所有顶会论文均由学生担任第一作者，本人仅为通讯作者。仅2024年，指导的学生（一作）即中稿ICASSP三篇（三投三中）和BMVC两篇（两投两中），中稿率100%。

毕业出路：学生广泛就业于自动驾驶、AI独角兽、互联网大厂，如佑驾创新（年薪30w+）、华为车BU、地平线、小米等。薪资与发展空间稳居学校前列。

 3. 从学术到创业的全链路扶持

 我已实现个人财务的基本独立，因此不依赖横向项目创收，更不会让学生为我的商业项目无偿打工。我的产业资源和经历，将全部用于反哺学生的科研、实习与创业。如果你有意创业，我会利用上市过程中积累的经验和企业资源，为你提供成果转化与创业孵化支持。

 

2026年招生计划：

聚焦于下一代自动驾驶汽车和专用机器人的端到端控制算法。计划招收3-4名硕士研究生，名额有限，招满即止。如果你对计算机视觉、深度学习、智能感知感兴趣，并且做好了变强的准备，欢迎联系我。

 

联系邮箱：shengye.yan@gmail.com

 

来信请附：简历、本科成绩单，以及能证明编程或数学能力的材料（GitHub、竞赛获奖等）。

附我的学习与工作经历：

教育背景：

v  1996.9~2000.7    南昌航空大学    计算机应用技术专业    获工学学士学位

v  2000.9~2003.7    北京工业大学    计算机应用技术专业    获工学硕士学位

v  2003.9~2009.7    中国科学院计算技术研究所    计算机应用技术专业     获工学博士学位

工作经历：

v  2009.7~2011.1    松下新加坡实验室(Panasonic Singapore Lab)    高级研发工程师

v  2011.6~2012.11    新加坡南洋理工大学(Nanyang Technological University)    博士后（Postdoc Research Fellow）

v  2012.11~至今    南京信息工程大学    教授

承担过的授课任务：                                                       

计算机语言类：

C++面向对象程序设计、Matlab基础及其应用、Android系统编程、Python程序设计、Spark编程基础(Scala版)、程序设计素质拓展、HadoopSpark大数据编程实训

计算机基础理论：

计算机软件技术基础(数据结构、操作系统、编译技术、数据库技术、软件工程)、数据结构、数据通信与计算机网络、分布式与云计算、单片机原理及应用、数据库系统、大数据技术

人工智能及控制类：

模式识别、深度学习、数字图像处理、数字信号处理、信号与系统、计算机控制技术、自适应控制

研究领域：

图像及视频分析、机器学习、大数据分析算法。

下一步我会聚焦于具备产业化潜能的下一代自动驾驶汽车和专用机器人的端到端的控制算法。

科研项目：

1. 车载视频图像中的物体测距算法研发，企业合作项目。

2. 基于计算机视觉的道路交通量统计技术，企业合作项目。

3. 面向全天候移动视频监控的跨模态跨领域船舶重识别，国家自然科学基金。

4. 迁移算法在图像分类中的应用研究，国家自然科学基金。

5. 数字广告溯源追踪系统的研发，企业合作项目。

6. 自动配药设备中的1000种药品包装识别，企业合作项目。

7. 电站监控中的目标识别，企业合作项目。

8. 数字广告智能监测与效果评价系统的研发，企业合作项目。

9. 智能建筑能耗管理系统的优化，企业合作项目。

科研成果：

1. Ziyi Cao(2022级硕士研究生), Shengye Yan, Wei Zheng. The Attempt on Combining Three Talents by KD with Enhanced Boundary in Co-salient Object Detection. British Machine Vision Conference, 2024. (BMVC 2024)

2. Hao Xu(2022级硕士研究生), Shengye Yan, Wei Zheng. Lightweight Human Pose Estimation with Enhanced Knowledge Review. British Machine Vision Conference, 2024. (BMVC 2024)

3. Zhendong Zhang(2022级硕士研究生), Shengye Yan，Wei Zheng. Hierarchical Predictions of Fine-to-Coarse Time Span and Atmospheric Field Reconstruction for Typhoon Track Prediction. MDPI atmosphere 2024.

4. Songsong Feng(2021级硕士研究生), Shengye Yan. Internal Location Assistance for Temporal Action Proposal Generation. International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2024. (ICASSP 2024).

5. Liangqi Zhong(2021级硕士研究生), Shengye Yan. Self Knowledge Distillation Based on Layer-Wise Weighted Feature Imitation for Efficient Object Detection. International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2024. (ICASSP 2024)
   

6. Shiwei Zhao(2021级硕士研究生), Shengye Yan. Bounding Box-Guided Pseudo Point Clouds Early-fusion and Density Optimize for 3d Object Detection. International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2024. (ICASSP 2024)

7. Shengye Yan, Chengyu Yue. Light-Weight High-Performance HRNet for Human Pose Estimation. Proceedings of 2023 Chinese Intelligent Automation Conference. (CIAC 2023)
   

8. Baoqing Tang, Shengye Yan, etc. Context-BMN for Temporal Action Proposal Generation.  CICAI 2021.
   

9. Shengye Yan, and Qingshan Liu. Inferring Occluded Features for Fast Object Detection. Signal Processing, 2014.

10. Shengye Yan, Xinxing Xu, Dong Xu, Stephen Lin, and Xuelong Li. Image Classification with Densely Sampled Image Windows and Generalized Adaptive Multiple Kernel Learning. IEEE Transactions on Cybernetics, 2014. doi: 10.1109/TCYB.2014.2326596. 

11. Shengye Yan, Xinxing Xu, Dong Xu, and Qingshan Liu. Learning the Object Location, View and Scale for Image Categorization with Adapted Classifiers. Information Sciences, 281: 661–673, 2014.

12. Shengye Yan, Xinxing Xu, and Qingshan Liu. Robust Text Detection in Natural Scenes Using Text Geometry and Visual Appearance. International Journal of Automation and Computing, 11(5), 480-488, 2014.

13. Pengpeng Ji, Shengye Yan, Lin Li, and Qingshan Liu. Region-based non-uniform spatial sampling for image classification. Journal of Electronics & Information Technology, 10(37): 2405-2411, 2014. (In Chinese)

14. Shengye Yan. Fast Training of Boosting Cascade Based on Information Sharing. Journal of Electronics & Information Technology, 10(36): 2405-2411, 2014. (In Chinese)

15. Shengye Yan, Jinjin, and Xuguang Liu. Building Series of Cascaded Classifiers with Different Speed-accuracy Tradeoffs for Object Detection. Journal of Computational Information Systems, 10(11): 4683–4690, 2014.

16. Shengye Yan, Jinjin, and Xuguang Liu. Learning Fast Robust Face Detector with Dual Face Samples. Journal of Computational Information Systems, 10(4): 1597–1604, 2014.

17. Pengpeng Ji, Shengye Yan, and Qingshan Liu. Region-Based Spatial Sampling for Image Classification. International Conf. on Image and Graphics, 2013. (ICIG 2013)

18. Shengye Yan, Xinxing Xu, Dong Xu, Stephen Lin. Beyond Spatial Pyramids: A New Feature Extraction Framework for Image Classification. European Conference on Computer Vision, 2012. (ECCV 2012).

19. Shengye Yan, Shiguang Shan, Xilin Chen, and Wen Gao. Fea-Accu Cascade for Face Detection. International Conference on Image Processing, 2009. (ICIP 2009).

20. Shengye Yan, Shiguang Shan, and Xilin Chen. A Simple and Efficient Method to Remove Overlaps for Face Detection. Computer Knowledge and Technology，5(19): 5254-5262, 2009. (In Chinese)

21. Shengye Yan, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Locally Assembled Binary (LAB) Feature for Fast and Accurate Face Detection. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2008. (CVPR 2008).  

22. Shengye Yan, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao, and Jie Chen. Matrix-Structural Learning (MSL) of Cascaded Classifier from Enormous Training Set. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2007. (CVPR 2007).

23. Jie Chen, Ruiping Wang, Shengye Yan, Shiguang Shan, Xilin Chen, and Wen Gao. Enhancing Human Face Detection by Resampling Examples through Manifolds. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics—Part A: Systems and Humans, 37(6), 2007.

24. Jie Chen, Shiguang Shan, Shengye Yan, Xilin Chen, and Wen Gao. Modification of the AdaBoost-based Detector for Partially Occluded Faces. International Conference on Pattern Recognition, 2006. (ICPR 2006)

25. Zhiheng Niu, Shiguang Shan, Shengye Yan, Xilin Chen, Wen Gao. 2D Cascaded AdaBoost for Eye Localization. International Conference on Pattern Recognition, 2006. (ICPR 2006).

26. Ruiping Wang, Jie Chen, Shengye Yan, Shiguang Shan, Xilin Chen, Wen Gao. Face Detection Based on the Manifold. Audio- and Video-based Biometric Person Authentication, 2005. (AVBPA 2005).

27. Jie Chen, Ruiping Wang, Shengye Yan, Shiguang Shan, Xilin Chen, and Wen Gao. How to train a classifier based on the huge face database? Analysis and Modelling of Faces and Gestures, 2005. (AMFG 2005)

28. Jie Chen, Shiguang Shan, Peng Yang, Shengye Yan, Xilin Chen, and Wen Gao. Novel Face Detection Method Based on Gabor Feature. The 5th Chinese Conference on Biometric Recognition, 2004. (CCBR 2004)

29. Heng Liu, Shengye Yan, Xilin Chen, and Wen Gao, Rotated Face Detection in Color Images Using Radial Template (RT), International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2003. (ICASSP 2003)

专利：

1.       闫胜业,山世光,陈熙霖,高文。一种基于预分类器的物体检测方法。专利号: 200810115330.