Smart Age

M.Sc. Kunyu Peng                                                                                

Computer Vision for Human-Computer Interaction Lab

Institute for Anthropomatics and Robotics (IAR)

Karlsruhe Institute of Technology.                      

SMARTAGE ROLE:  PhD student (M7)

PROJECT TASK:

M7: : Konzeption und Umsetzung einer smarthome-artigen Kameraplattform zum Assessment von Aktivität / Passivität in der Wohnung

EXPERTISE:

Human Activity Recognition, Video Understanding, One-Shot Recognition, Deep Metric Learning

PERSONAL WEBSITE:

https://www.linkedin.com/in/kunyu-peng-5849a2200/

INSTITUTIONAL WEBSITE:

https://cvhci.anthropomatik.kit.edu/587.php

BIOGRAPHY (German and English)

pky_photo (1)Kunyu Peng erhielt ihren B.Sc. Abschluss in Automatisierung vom Beijing Institute of Technology (BIT) im Jahr 2017. Sie erhielt ihren M.Sc.-Abschluss in Elektrotechnik und Informationstechnik vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) im Jahr 2021 und ist derzeit wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin. Kandidat am Computer Vision for Human-Computer Interaction Lab am KIT. Sie absolvierte drei Praktika separat bei der Chinese Academy of Science, ESME Sudria und Bosch. Ihre Forschungsgebiete umfassen die Erkennung von menschlichen Aktivitäten, das Szenenverständnis und intelligente Fahrzeuge.

 

Kunyu Peng received her B.Sc. degree in Automation from Beijing Institute of Technology (BIT) in 2017. She received her M.Sc degree in Electrical Engineering and Information Technology from Karlsruhe Institute of Technology (KIT) in 2021 and is currently a research assistant and a Ph.D. candidate at the Computer Vision for Human-Computer Interaction Lab at KIT. She completed three internships separately in Chinese Academy of Science, ESME Sudria and Bosch. Her research fields include human activity recognition, scene understanding and intelligent vehicles

 

 RELEVANT PUBLICATIONS

(max 5 most relevant publications in the field of the project SMARTAGE)

PillarSegNet: Pillar-based Semantic Grid Map Estimation using Sparse LiDAR Data[J]. Fei J, Peng K, Heidenreich P, et al.  arXiv preprint arXiv:2105.04169, 2021.

Seitenbearbeiter: E-Mail
Letzte Änderung: 19.09.2022
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