简历
Education / 教育经历
- 博士研究生，中国科学技术大学 人工智能与数据科学学院 计算机科学与技术 (2019-present)
- 导师：蔡晓辉 教授（曾用名：程敬原）
- 研究方向：可穿戴计算、人体运动重建、数字健康
- 核心课程：机器学习、深度学习、强化学习、计算机网络
- 本科，中国科学技术大学 物理学院 应用物理专业 凝聚态方向 (2015-2019)
- 科研实习导师：曾杰 教授
- 科研实习方向：光电催化
- 核心课程：电动力学、量子力学、统计力学、计算物理
- 荣誉/奖学金：校二等奖学金
Research Experience / 研究经历
- 2023-Present: 基于压力和惯性的双模态足部感知的人体运动重建 (IMWUT大修, CCF-A)
- 问题背景：基于视觉的人体运动重建存在遮挡和环境限制问题；可穿戴技术虽然能克服环境限制问题，当前金标准方法仍然需要复杂的穿戴。足部记录了日常生活中人与环境交互的重要信息，包括压力的冲量和运动的动量等。然而，当前领域缺乏相关数据集；同时，因为基于足部信息重建运动是一个欠约束问题，当前方法不能直接应用于该场景。
- 收集了一个18人、450k帧的、包含双模态足部信息的人体运动数据集
- 开发了基于可穿戴传感器的人体运动重建方法，达到75mm MPJPE以及0.278m的2秒轨迹平均误差。
- 应用领域：康复医学、运动训练、远程医疗
- 技术栈：PyTorch、SMPL 3D人体重建、跨骨架迁移、多模态融合、时序数据分析、可穿戴技术
- 2021-2023: 基于双模态智能鞋的心力衰竭患者的6MWT运动能力评估 (在投)
- 项目简介：开发了基于6MWT评估心力衰竭患者运动能力的创新方法。
- 项目要点：
- 参与了神经内科科室的临床评估项目，累计收集18名患者数据。
- 成功获得中国科大第一附属医院临床研究伦理委员会(IRB)批准，设计并执行了临床试验方案。
- 主要成果：
- 6MWD估计误差为−1.36±3.21m，LVEF的留一交叉验证估计误差为2.65%的MAE和3.11%的SDE。
- 作为主要发明人获得一项授权专利（专利号：CN116784838A）。
- 技术栈：多模态融合、机器学习
- 2019-2021: 基于压阻阵列型智能织物的智能鞋设计与实现
- 设计、改进并维护了具有压感阵列及惯性感知功能的智能鞋。
- 协助了基于STM32的智能鞋嵌入式系统开发与调试。
- 项目亮点：
- 从无到有主导原型机设计及二代机升级
- 解决了织物-导线连接不可靠的难题
- 实现高耐用的智能鞋封装及设计
- 技术栈：智能织物、惯性传感单元、传感器设计与改良
Publications / 发表论文
- 第一作者/共同第一作者论文 1 篇大修在投，合作发表/已接收论文 7 篇
- 代表性论文：
- Wenwu Deng, Kangyu Chen, Qijun Ying, Jingyuan Cheng. “Balancing sampling frequencies for multi-modality iot systems: smart shoe as an example”, 2022 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference (IEMTRONICS), 2022.
- Ziyu Wu, Yufan Xiong, Mengting Niu, Fangting Xie, Quan Wan, Qijun Ying, Boyan Liu, Xiaohui Cai. “PI-HMR: Towards Robust In-bed Temporal Human Shape Reconstruction with Contact Pressure Sensing”, accepted by CVPR (CCF-A), 2025.
- Qijun Ying, et al. “FoRM: Foot-driven Reconstruction of Human Motion using Dual-Modal Plantar Pressure and Inertial Sensing”, Major Revision to IMWUT (CCF-A), 2025.
Technical Skills / 技术能力
- 编程语言
- Python (熟练运用，主导3个完整项目开发)：NumPy, Pandas, PyTorch, PyQt5
- 多模态人体运动重建技术
- WHAM (2024 CVPR 精通): 时序视觉HMR SOTA，从头复现
- PhysPT (2024 CVPR 熟悉): 物理驱动时序HMR优化框架 SOTA，熟练运用
- PIP (2022 CVPR 精通)：基于稀疏惯性传感的人体运动重建，从头复现
- SMPLify (2016 ECCV 精通)：基于梯度下降的人体姿态优化，从头复现
- 硬件开发
- 临床研究
Teaching Experience / 教学经验
- 研究生导师助理（2019-至今）
- 协助指导本科生毕业设计 3 项
- 指导硕士研究生研究工作 3 名
Patents & Achievements / 专利与成果
- 智能健康监测技术授权专利 1 项（专利公开号：CN116784838A，授权日期：2023年10月）
- 参与国家/省部级科研项目X项（项目编号：国自然；新医学）
Professional Service / 专业服务
- 参与中国科学技术大学第一附属医院3个科室（心内科、神经内科、神经外科）的临床合作关系，参与多项步态监测临床评估项目，累计参与者超过40人
- 学术期刊IMWUT (CCF-A)审稿人
