导师风采
钟赛尚
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个人信息

Personal Information

  • 副教授
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:计算机与人工智能学院
  • 所属专业: 计算机科学与技术
  • 邮箱 : 1040968856@qq.com
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

钟赛尚,男,1990年12月生,校聘副教授,工学博士,硕士生导师。2013年06月毕业于中国地质大学(武汉)信息工程系,获工学学士学位;2019年06月毕业于中国地质大学(武汉)测绘科学与技术系,获工学博士学位。 主要研究方向为:1) 三维几何建模:研究如何通过照片和扫描设备获取高质量的几何模型,具体问题包括:基于照片的点云生成、网格和点云的滤波、点云配准、点云重建、网格和点云的分割、点云重采样等系列问题;2)3D视觉:研究图像、点云的深度学习技术,并将其应用在三维数字内容生成、三维场景感知与建模任务中,具体包括:基于图像/草图的三维内容生成、3DGS、深度图估计、神经曲面重建、位姿计算、点云语义/实例分割、多模态数据融合等系列问题。


  • 研究方向Research Directions
计算机图形学,三维几何建模,3D视觉,知识图谱,深度学习
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
科研项目

1) 国家自然科学基金青年基金项目:基于变分法的噪声三维曲面恢复技术研究,2024.1.1-2027.12.31,在研

2) 武汉纺织大学校基金特别专项:面向非遗三维数字建模中的点云曲面质量优化研究,2024.9.1-2025.9.1,在研


研究成果

[1] Xiaopeng Xin, Wei Huang, Saishang Zhong, Ming Zhang, Zheng Liu, Zhong Xie, “Accurate and complete line segment extraction for large-scale point clouds”, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2024, 128, 103728.

[2] Saishang Zhong, Jiashu Wang, Xinrong Hu, “PMDI: Combining Parametric-Model And Depth-Aware Implicit Function For Single-View Human Reconstruction”, ICASSP 2024.

[3] Chen Jia, Jinlong Qin, Saishang Zhong, “Sgm: A Dataset For 3D Garment Reconstruction From Single Hand-Drawn Sketch”, ICASSP 2024.”

[4] Saishang Zhong, Zhenzhen Song, Zheng Liu, Zhong Xie, Jianguo Chen, Lu Liu, Renjie Chen, “Shape-aware Mesh Normal Filtering”, Computer-Aided Design, 140: 103088, 2021 27

[5] Saishang Zhong, Mingqiang Guo, Ruina Lv, Jianguo Chen, Zhong Xie, Zheng Liu, “A Robust Rigid Registration Framework of 3D Indoor Scene Point Clouds Based on RGB-D Information”, Remote Sensing, 2021, 13(23): 4755

[6] Saishang Zhong, Zhong Xie, Jinqin Liu, Zheng Liu, “Robust Mesh Denoising via Triple Sparsity", Sensors, 19(5): 1001, 2019.

[7] 钟赛尚,李彦磊,刘郑,谢忠,陈建国,王伟明,刘秀平,“顾及RGB-D图像的刚性点云配准方法”,计算机辅助设计与图形学学报, 2022, 34(01):25-35.

[8] Zheng Liu,Weina Wang, Saishang Zhong, Bohong Zeng, Jinqin Liu, Weiming Wang, “Mesh Denoising via a Novel Mumford-Shah Framework”, Computer-Aided Design, 126: 102858, 2020.

[9] Zheng Liu,Xiaowen Xiao, Saishang Zhong, Weina Wang, Yanlei Li, Ling Zhang, Zhong Xie, “A Feature-preserving Framework for Point Cloud Denoising”, Computer-Aided Design, 127:102857, 2020.

[10] Saishang Zhong, Zhong Xie, Weina Wang, Zheng Liu and Ligang Liu, “Mesh Denoising via Total Variation and Weighted Laplacian Regularizations”, Journal Computer Animation and Virtual Worlds, 29(3-4):1-12, 2018.

[11] Zheng Liu, Saishang Zhong, Zhong Xie, Weina Wang, “A Novel Anisotropic Second Order Regularziation for Mesh Denoising”, Computer Aided Geometric Design, 71:190-201, 2019.

[12] Mingqiang Guo, Chengde Han, Weina Wang, Saishang Zhong, Ruina Lv, Zheng Liu, “A novel truncated nonconvex nonsmooth variational method for speckle removal in SAR image”,Remote Sensing Letters,12(2):174-183,2021.


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