更新时间：2023-10-25 14:31
王宏，男，工学博士，清华大学计算机科学与技术系副教授。
大学本科， (电力系统及其自动化)，清华大学， 中国，1977;
工学硕士 ，(计算机软件)，大连理工大学，中国， 1982;
工学博士， (计算机科学与技术), 清华大学， 中国，1993.
清华大学智能技术与系统国家重点实验室:中心实验室副主任 (2002-);
中国计算机学会: 常务理事 (2008-);
全国信息学奥林匹克（NOI）: 科学委员会主席 (2006-);
清华大学实验室工作委员会: 委员 (2004-).
智能车与移动机器人
智能感知
计算机视觉与图像处理
主要研究领域为智能车视觉导航和移动机器人，尤其侧重面向智能车的视觉与传感器处理方面的研究，取得了一些成果。参与研制的清华智能车（THMR-V）在国内外具有一定影响。在基于多传感器的智能感知研究，包括道路与车道线检测、实时障碍物检测、位姿估计、快速鲁棒的椭圆检测、变电站巡检机器人的研制等方面研究成果具有特色或创新。还涉及情感计算、医学图像处理、无人机自主着陆系统等领域的相关研究，取得的主要成果或贡献包括：
1. 综合基于灰度图像的边缘估计方法和基于彩色图像的道路区域检测方法，提出了一种基于色彩信息的道路检测算法，有效克服了单一方法的不精确性和计算量大等缺陷。论文在IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems发表 ，SCI他引10余次（均为国际期刊）。
2. 提出了一种基于“平面射影变换——区域分割”的实时障碍物检测算法，并给出了准平面模型的定义与证明。该算法避免了刚性平面道路模型以及原模型固有的问题，显著提高了障碍物检测的定位精度。论文在机器人领域的国际期刊Autonomous Robots 发表，并被欧盟收录为智能车主要研究进展之一。
3. 提出了基于双曲线对模型的实时车道线检测方法，在多种复杂路况下具有更强的鲁棒性，并解决了夜晚情形下的检测难点，算法的时间性能与检测率也优于当时其它文献的指标。论文在IEEE Conf. on ITS 上发表，车道线检测系统已被国外采用。
4. 结合仪表检测，提出了基于轮廓的圆和椭圆快速检测方法，成倍提高了已有方法的检测速度，并获得国家发明专利1项。发表的论文在WCICA 2004国际会议上获大会最佳青年论文奖，检测系统已被国外公司采用。此外，集成多项具有自主知识产权技术研制的变电站巡检机器人已投入应用并获奖。
国家自然科学基金重点课题: 无人驾驶车辆人工认知关键技术与集成验证平台 (2009-2012);
国家自然科学基金课题: 呼吸状态下胸腹腔器官动态建模和介入治疗的动态手术导航 (2009-2011);
国家电网公司科技进步三等奖——变电站设备巡检智能移动机器人 (2005);
山东电力科技进步一等奖——变电站设备巡检智能移动机器人 (2005);
WCICA: 最佳青年论文奖 (2004);
中国人工智能学会学术年会: 大会优秀论文奖——基于机器感知的智能车导航 (2001);
中国科协: 信息学奥林匹克竞赛突出贡献奖 (2000);
中国计算机学会: 信息学奥林匹克竞赛杰出贡献奖 (2008).
[1] Yinghua He*, Hong Wang, and Bo Zhang，Color Based Road Detection in Urban Traffic Scenes. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Vol.5, No.4, pp.309-318, 2004.
[2] Qian Yu*, H. Araujo, Hong Wang, A Stereovision Method for Obstacle Detection and Tracking in non-flat Urban Environments. Autonomous Robots, Vol.19, 141-157, 2005.
[3] Hong Wang，Qiang Chen*，Real-time Lane Detection in Various Conditions and Night Cases. In Proc. of IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (IEEE ITSC 2006), Toronto, Canada, Sept.17-20, 2006, pp.1226-1231.
[4] 林学訚, 王宏, 计算机视觉：一种现代方法(译著), 电子工业出版社, 北京, 2004.
[5] 王宏、杨明, 数理逻辑与集合论 精要与题解 (清华大学计算机系列教材), 清华大学出版社, 北京, 2006年6月第3次印刷.
[6] Ge Song* and Hong Wang, A Fast and Robust Ellipse Detection Algorithm based on Pseudo- Random Sample Consensus. In Proc. of the 12th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP 2007) , Wien, Austria.2007, Lecture Notes in Computer Science, Vol.4673, pp.669–676.
[7] Ke Sun*，Hong Wang，A composite Method to Extract Eye Contour. In Proc. of the 1st International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII 2006), Beijing, China. 2006, Lecture Notes in Computer Science Vol. 3784, pp.112-118.