个人简介
顾扬，讲师，河海大学人工智能与自动化学院教师。
主要研究方向为深度强化学习、自然语言处理和机器人控制。围绕强化学习算法优化开展深入研究，已发表论文10余篇，其中4篇发表于自动化领域顶级期刊，累计被引130次。参与国家重点研发计划项目1项，在深度强化学习理论及水下机器人系统领域积累了扎实的理论基础和丰富的应用经验。
个人资料
- 出生年月： 1994-04-09 00:00:00.0
- 学历： 博士研究生毕业
- 毕业院校： 中国矿业大学
教育经历
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2016.09.01-2022.12.01,中国矿业大学
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2012.09.01-2016.06.01,中国矿业大学
工作经历
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2023.7-至今,河海大学人工智能与自动化学院,教学,讲师
科研项目
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1、基于视觉大模型的输电通道缺陷检测技术研究,2024.03.08 00:00:00+00-2024.12.30 00:00:00+00,史朋飞,深圳市商汤科技有限公司,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院
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2、语义和频域双增强的波浪滑翔器航迹跟踪方法研究,2024.01.01 00:00:00+00-2025.12.01 00:00:00+00,顾扬,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院
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3、光伏电站清扫系统效能提升关键技术研究及应用项目,2024.06.03 00:00:00+00-2025.12.31 00:00:00+00,史朋飞,山东电力工程咨询院有限公司,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院
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4、细粒度棉花颜色级智能检验方法技术服务,2024.09.01 00:00:00+00-2026.08.31 00:00:00+00,倪建军,徐州市检验检测中心,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院
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5、杭州公司2025年多模态大小模型协同的电力设备状态评价研究,2025.08.15 00:00:00+00-2026.12.30 00:00:00+00,史朋飞,国网浙江省电力有限公司杭州供电公司,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院
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6、水肥一体化智能装备及施肥装置设计服务,2025.10.01 00:00:00+00-2026.09.30 00:00:00+00,倪建军,和田通全球生态科技工程有限公司,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院
论文
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1、A Survey of Object Detection for UAVs Based on Deep Learning,REMOTE SENSING,2024-01-01,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院
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2、Improved D3QN with graph augmentation for enhanced multi-UAV cooperative path planning in urban environments,INTERNATIONAL JOURNAL OF MACHINE LEARNING AND CYBERNETICS,2024-10-10,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院
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3、Buoy and Winch Collaborative Control System Based on Deep Reinforcement Learning,JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND ENGINEERING,2025-02-01,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院
科技成果
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1、一种水下机器人协同控制系统的构建方法及其控制方法,2024-07-19,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院,发明,1
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2、一种水下大坝缺陷检测方法、系统及介质,2025-03-26,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院,发明,3
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3、一种水下声呐图像的目标检测方法、系统、介质及设备,2025-03-31,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院,发明,1
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4、一种可见光目标检测方法、装置及存储介质,2025-07-31,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院,发明,1
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5、一种基于改进 D-FINE 算法的光伏面板表面缺陷检测方法及系统,2025-09-22,信息科学与工程学院党委、信息科学与工程学院,发明,1
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6、一种水下大坝缺陷检测方法、系统及介质,2025-06-10,人工智能与自动化学院党委、人工智能与自动化学院,发明,1
开授课程
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1、机器人与ROS课程设计,本科生,32,33
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2、机器人与ROS导论,本科生,111,132
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3、自然语言处理,本科生,65
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4、人工智能导论(新生研讨课),本科生,120
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5、自然语言处理与人机交互,本科,48.0,48.0
招生信息
本人主要研究方向为智能机器人、深度强化学习与AI Agent，聚焦机器人自主感知、决策规划与任务执行等关键问题，致力于提升智能体在复杂环境中的学习能力与泛化能力。研究内容涵盖深度强化学习、多智能体协同、具身智能、机器人控制与人机交互等。欢迎对人工智能、机器人技术及智能体系统感兴趣、具备良好编程与数学基础、富有科研热情和创新精神的同学加入，共同探索智能系统的前沿问题与实际应用。
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