郭海云，2013年本科毕业于武汉大学，2018年博士毕业于中国科学院大学。现为中国科学院自动化研究所大模型中心副研究员、硕士研究生导师。十余年来一直从事多模态内容理解、大模型高效训练方面的应用基础研究，同时也涉及了特征表示、连续学习、领域自适应、自监督学习方面的相关理论研究。至今共发表或录用高水平论文 40 余篇，其中一作或通讯作者论文 20 篇。Google Scholar 引用次数总计 1287，H-index 15。申请国家发明专利20 多项。主笔起草智能交通领域行业标准 2 项，参与制定 3 项大模型方向国家标准。入选北京科协2022-2024 年度青年人才托举工程，获得北京市自然科学二等奖、欧洲图形学会议三维目标检索竞赛第一名、吴文俊人工智能科学技术进步二等奖、中国发明协会发明创新二等奖等 10 余项荣誉。主持或参与科技部重大项目、国家自然科学基金、广东省重点研发计划项目等 10 余项纵向项目，研究内容涵盖大模型训练与应用、多模态理解、视频图像分析等，承担经费累计超过 3000 万元。所研发的核心技术为智慧交通、智慧安防、智能监管等产业服务，并与阿里、华为、影谱科技、公安部交通管理科学研究所、中国电子进出口有限公司等多家单位开展了技术合作。
多模态理解，大模型高效训练，持续学习
主持科技部重大项目课题1项、国家自然科学基金青年项目1项、广东省重点研发计划项目课题2项、阿里巴巴创新研究计划项目1项、公安部交通管理科学研究所开放课题1项，作为技术骨干参与国家自然科学基金面上项目3项、工信部揭榜挂帅项目1项、中科院STS双创计划项目1项、广州市领军团队项目1项。所研发的核心技术为智慧交通、智慧安防、智能监管等产业服务，并与阿里、华为、公安部交通管理科学研究所、中国电子进出口有限公司等多家单位开展了技术合作。
[1] Guo, Haiyun, Zhu, Kuan, Tang, Ming, Wang, Jinqiao. Two-Level Attention Network With Multi-Grain Ranking Loss for Vehicle Re-Identification. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING[J]. 2019, 28(9): 4328-4338；[2] Guo Haiyun, Zhao Chaoyang, Liu Zhiwei, Wang Jinqiao, Lu Hanqing. Learning Coarse-to-fine Structured Feature Embedding for Vehicle Re-identification. AAAI. 2018 ；[3] Guo, Haiyun, Wang, Jinqiao, Gao, Yue, Li, Jianqiang, Lu, Hanqing. Multi-View 3D Object Retrieval With Deep Embedding Network. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING[J]. 2016, 25(12): 5526-5537；[4] Guo Haiyun, Wang Jinqiao, Xu Min, Zha ZhengJun, Lu Hanqing. Learning Multi-view Deep Features for Small Object Retrieval in Surveillance Scenarios. ACM MM. 2015, 859-862；[5] Zhu, Yousong, Zhao, Chaoyang, Gun, Haiyun, Wang, Jinqiao, Zhao, Xu, Lu, Hanqing. Attention CoupleNet: Fully Convolutional Attention Coupling Network for Object Detection. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING[J]. 2019, 28(1): 113-126；[6] Zhu Kuan, Guo Haiyun, Zhang Shiliang, Wang Yaowei, Liu Jing, Tang Ming, Wang Jinqiao. AAformer: Auto-Aligned Transformer for Person Re-Identification. IEEE Transactions on neural networks and learning system[J]. 2023；[7]Zhu Kuan, Guo Haiyun, Tang Ming, Wang Jinqiao. Learning semantics- consistent stripes with self-refinement for person re-identification. IEEE Transactions on neural networks and learning system[J]. 2022;[8] Zhu, Kuan, Guo, Haiyun, Yan, Tianyi, Zhu, Yousong, Wang, Jinqiao, Tang, Ming. PASS: Part-Aware Self-Supervised Pre-Training for Person Re-Identification. ECCV. 2022;[9]Zhu Kuan, Guo Haiyun, Tang Ming, Wang Jinqiao. Identity-Guided Human Semantic Parsing for Person Re-Identification. ECCV. 2020;[10] Guo, Haiyun, Wu, Huiyao, Zhao, Chaoyang, Zhang, Huichen, Wang, Jinqiao, Lu, Hanqing. Cascade Attention Network for Person Re-Identification. 2019 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING (ICIP). 2019, 2264-2268
（1）2022年 入选北京科协2022-2024年度青年人才托举工程；（2）2020年 中国发明协会发明创新银奖；（3）2019年 中国科学院科技成果转化二等奖；（4）2019年 IEEE视觉通信与图像处理国际会议（VCIP）车辆识别竞赛冠军；（5）2018年 吴文俊人工智能科技进步二等奖；（6）（7）2015年 欧洲图形国际会议-多视角3D目标检索竞赛第一名；（7）2015年 全国研究生智慧城市视频分析挑战赛-跨摄像头目标跟踪竞赛二等奖
（ 1 ） 基于关键点检测和局部特征对齐的车辆重识别方法, 专利授权, 2021, 第 3 作者, 专利号: CN112990152B；（ 2 ） 基于分布学习的自适应方差和权重的人脸年龄估计方法, 发明专利, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN112560823A；（ 3 ） 基于循环一致性的无监督人体姿态迁移方法、系统及装置, 专利授权, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN111739115B；（ 4 ） 基于特征对抗学习和自相似性聚类的跨域目标重识别方法, 专利授权, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN111738172B；（ 5 ） 基于图网络的多粒度特征学习的图像精细分类方法及系统, 专利授权, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN111814920B；（ 6 ） 基于语义一致水平条和前景修正的行人重识别方法, 专利授权, 2020, 第 1 作者, 专利号: CN111783753B；（ 7 ） 基于深度学习的车型识别模型构建方法及车型识别方法, 专利授权, 2019, 第 2 作者, 专利号: CN106570477B；（8）基于粗标签辅助的半监督细粒度图像识别方法和设备，专利授权, 2023, 第 1 作者, 专利号: CN202210754184.5 ；（9）基于图网络的多粒度特征学习的图像精细分类方法及系统，利授权, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN202010918782.2
