院所:智能机器人研究院
职称:青年副研究员
电子邮箱:caokai@fudan.edu.cn
办公地点:上海市杨浦区国权北路1566弄湾谷科技园二期D2栋
电话:021-65641242
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研究方向
招生专业
授课情况
科研项目
代表性论文和著作
教育工作经历
学术兼职
获奖情况
三维建模与可视化仿真
数字孪生及物理仿真
人机物三元融合智能
三维地理信息系统及遥感应用
计算机应用技术
国家自然科学基金青年科学基金项目,基于多波段成像和多任务深度学习的船舶尾气遥测技术研究,2022.01-2024.12
军委科技委基础加强计划重点项目,某虚拟试验仿真平台研制,2020.01-2024.12
国家重点研发计划子课题项目, 船舶污染排放快速在线监测技术应用示范, 2017.12-2021.12
Li, Y., Zhang, X., Cheng, L., Cao, K.*, & Xie, M. (2022). 3D Wave Simulation Based on a Deep Learning Model for Spatiotemporal Prediction. Ocean Engineering. (Accepted)
Cao, K., Zhang, Z., Li, Y.*, Zheng, W., & Xie, M. (2021). Ship fuel sulfur content prediction based on convolutional neural network and ultraviolet camera images. Environmental Pollution, 273, 116501.
Cao, K., Zhang, Z.*, Li, Y., Xie, M., & Zheng, W. (2021). Surveillance of ship emissions and fuel sulfur content based on imaging detection and multi-task deep learning. Environmental Pollution, 117698.
Zhang, Z., Zheng, W., Li, Y.*, Cao, K.*, & Xie, M. (2021). Monitoring Sulfur Content in Marine Fuel Oil Using Ultraviolet Imaging Technology. Atmosphere, 12(9), 1182.
Zhang, Z., Zheng, W., Cao, K., Li, Y.*, & Xie, M. (2020). Simulation Analysis on the Optimal Imaging Detection Wavelength of SO2 Concentration in Ship Exhaust. Atmosphere, 11(10), 1119.
Xie, M., Li, Y.*, & Cao K. (2020). Global Cyclone and Anticyclone Detection Model Based on Remotely Sensed Wind Field and Deep Learning. Remote Sensing, 12.19 (2020): 3111.
Xie, M., Zhang, Z., Zheng, W., Li, Y.*, & Cao, K. (2020). Multi-Frame Star Image Denoising Algorithm Based on Deep Reinforcement Learning and Mixed Poisson–Gaussian Likelihood. Sensors, 20(21), 5983.
曹凯*, 潘懋, 孙鹏. 一种三维结构建模中的地层厚度控制算法. 东北大学学报(自然科学版),38(5),730.
曹凯*, 潘懋, 孙鹏, 张慧. 面向油藏数值模拟的三维网格模型生成方法研究. 东北大学学报(自然科学版),38(9),1341.
2008年9月-2012年6月,中国农业大学,学士
2012年9月-2017年7月,北京大学,博士
2017年7月-2019年9月,中国航天科工第四研究院,工程师
2019年10月-2022年6月,大连海事大学,博士后
2022年7月-今,复旦大学工程与应用技术研究院,青年副研究员