学生姓名：孙大任
校内导师：杨文明
实践导师：谢正伟
工程领域：电子与通信工程
实践单位：深圳市星谷科技有限公司
实践项目名称：图像处理/智能监控
人物简介
孙大任，男，2013年8月进入清华大学深圳研究生院学习，2016年6月获得清华大学电子与通信工程领域工程硕士专业学位。现在百度任高级研发工程师。第四届全国工程硕士实习实践优秀成果获得者、清华大学深圳研究生院第一届专业实践奖学金一等奖获得者。
打好理论基础，潜心科学研究
孙大任在校期间努力学习理论知识，勤于思考，学习成绩优异，结合自身所学，与同学合作完成项目。经过扎实的培养和严格的训练，在导师杨文明老师的悉心教育指导，孙大任全面、扎实地掌握了电子与通信工程领域的基础知识，拓宽了学术视野，提高了科学素养，锻炼了创新思维，将学术科研探索与实际问题有机结合起来。
科研工程共进，提升综合能力
完成研一专业课程学习之后，孙大任前往深圳市星谷科技有限公司进行实践，作为第二技术负责人承担“国土在线视频监控智能识别系统视频分析算法开发”项目。该项目需从复杂的实地监测场景中识别出违法建筑物及违法建筑活动，实现对国土资源的自动监测与违建预警，在理论与实践上都有很大挑战。在导师杨文明老师的悉心指导下，孙大任不断深入学习图像处理与模式识别等基础知识，并积极将理论与实际应用相结合，创造性的提出了基于极化坐标的傅立叶频谱特征进行建筑防护网识别，倒V型特征用于挖掘车辆识别以及基于本征路径和隔离度因子的高维密度数据聚类算法进行地表分类与违建活动监察等技术方案。同时在校外导师谢正伟老师的辅导下，提升自身的编码能力，完成系统的编程并不断优化，实现了对大量实地监测数据流的稳定处理。
理论实践并重，实现多面产出
通过工程硕士研究生课程与实践的学习，孙大任在夯实理论基础的同时，积累了丰富的工程经验，并在多个方面做出了成绩。实习效果上，项目研发成功并通过验收，正式交付深圳国土委员会进行在线监测和预警，提高了国土委监测预警效率，减少了人力投入，有效避免了国有土地的盗用与流失，取得良好的社会效益，实践项目荣获中国测绘地利信息学会颁发的“2016测绘科技进步三等奖”。技术创新上，申请中国技术发明专利2项，发表中文论文2篇，英文国际学术会议论文1篇，国际期刊论文1篇。理论创新上，对实践中碰到的聚类问题进行了理论抽象，提出了一种高维密度聚类算法，实验结果优于2014年《Science》杂志发表的结果，并用此算法撰写毕业论文，获得清华大学优秀硕士学位论文奖。实践是检验真理的唯一标准，在实践中验证了理论，提高了产出。
<实习实践成果>
1.基于极化坐标的傅立叶频谱特征，并运用于建筑防护网识别、提出倒V型特征用于挖掘车辆识别以及提出基于本征路径和隔离度因子的高维密度数据聚类算法用于监控地表分类；
2.实践成果交付给深圳市国土委员会及监察大队使用，解决了违法建筑物及违法建筑活动的自动监测与预警，有效避免了国有土地的盗用和流失；
3.研发能够有效自动识别违法建筑标志物或活动的核心软件算法
（组稿人：孙大任、刘虹豆）