麦晓春

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个人简介：

麦晓春，深圳大学电子与信息工程学院助理教授，广东省数字创意技术工程实验室和深圳市数字创意技术重点实验室成员。2014年于暨南大学自动化专业获得工学学士学位，2021年于香港中文大学电子工程系获得哲学博士学位。2023年9月入职深圳大学前，分别于香港城市大学和香港中文大学进行博士后研究工作。主要研究方向为机器视觉、机器感知、深度学习。在国际顶级期刊和会议上已发表学术论文14篇，获得国内外授权发明专利3项。获得2018年国际机器人与自动化会议（IEEE ICRA 2018）学生旅行奖，获得2023年国际仿生智能与机器人会议（BIRob 2023）最佳论文奖。长期担任IEEE ROBIO技术程序委员会成员。

研究方向：

机器视觉，智能感知，深度学习

硕士招生：

学硕：信息与通信工程

专硕：新一代电子信息技术（含量子技术等）

代表论文：

[1] Xiaochun Mai, Meilu Zhu and Yixuan Yuan, “CMCNet: Colorization-Aware Mix-Uncertainty-Adaptive Consistency Network for Semi-Supervised Fruit Counting.” in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (2023), doi: 10.1109/TASE.2023.3318008.

[2] Xiaochun Mai, Hong Zhang, Xiao Jia, and Max Q.-H. Meng. “Faster R-CNN with Classifier Fusion for Automatic Detection of Small Fruits.” IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 17, no. 3 (2020): 1555-1569.

[3] Jin Pan*, Xiaochun Mai*, Chaoqun Wang, Zhe Min, Jiankun Wang, Hu Cheng, Tingguang Li, Erli Lyu, Li Liu, and Max Q.-H. Meng. “A Searching Space Constrained Partial to Full Registration Approach with Applications in Airport Trolley Deployment Robot.” IEEE Sensors Journal 21, no. 10 (2021): 11946-11960.

[4] Chaoqun Wang*, Xiaochun Mai*, Danny Ho, Tingting Liu, Chenming Li, Jin Pan, and Max Q.-H. Meng. “Coarse-to-Fine Visual Object Catching Strategy Applied in Autonomous Airport Baggage Trolley Collection.” IEEE Sensors Journal 21, no. 10 (2021): 11844-11857.

[5] Xiaochun Mai, Xiao Jia, Xiaoling Deng, and Max Q.-H. Meng. “A Density Map Estimation Model with DropBlock Regularization for Clustered-Fruit Counting.” In 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 5512-5519. IEEE, 2019.