郭帅，博士，副教授，计算机与人工智能学院硕士生导师；主持国家自然科学基金、省级科研基金项目多项；主要讲授计算机学院《信息科学前沿》、《高级语言程序设计》和《汇编语言与接口设计》等课程。

教育背景

大连理工大学 学士；中国科学院大学（机器人学国家重点实验室）工学博士（2013年）。

工作背景

2013-2016年 某工程研究所高级软件工程师；2017-至今 郑州大学计算机与人工智能学院-计算机科学与技术系。

主要研究方向

团队主要研究方向包括3D目标检测、9DoF定位以及场景感知建模等。在3D目标检测和9DoF定位方面，研究成果包括多项基于点云和图像数据的创新深度神经网络，可为机器人和自动引导车辆（AGV）的环境感知提供强有力的技术支持。在场景感知建模方面，我们结合目标检测，成功实现了基于2D与3D地图混合表达的新型SLAM算法，能够为具身智能研究的开展奠定感知基础。此外，我们不断开拓新的研究领域，目前正专注于结合3D高斯溅射（3DGS）和场景分割技术，以及基于前馈模型的技术，以实现高保真度的场景建模。同时，我们也在智能制造和工业视觉引导等前沿交叉领域开展深入研究，旨在推动理论创新与应用技术同步发展，为相关行业的技术进步贡献力量。

代表性论文

在IEEE Trans-、Pattern Recognition、自动化学报等期刊和会议上发表学术论文10余篇，担任IEEE TMM、Pattern Recognition、IROS、ICRA、ROBIO等期刊及会议审稿人。

[1]. Shuai Guo, Lei Shi, et al.,"HPBAFormer: Enhancing 3D Point Cloud Analysis With Hybrid Pooling set Abstraction and Bypass Cross-Attention Learning," in IEEE Transactions on Multimedia (IEEE-TMM), with DOI:10.1109/TMM.2026.3729080), 2026. (中科院一区TOP)

[2]. Shuai Guo, Jinyin Cai et al.,"An Efficient Ungrouped Mask Method with Two Learnable Parameters for 3D Object Detection," in IEEE Transactions on Multimedia (IEEE-TMM), vol. 27, pp. 1003-1017, 2025. (中科院一区TOP)

[3]. Shuai Guo et al., “A Novel Hybrid 2.5D Map Representation Method Enabling 3D Reconstruction of Semantic Objects in Expansive Indoor Environments,” in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (IEEE T-ASE), 2025，vol. 22, pp. 9636-9650, 2025. (中科院二区TOP)

[4]. Shuai Guo, Jinyin Cai et al., “LCASAFormer: Cross-Attention Enhanced Backbone Network for 3D Point Cloud Tasks,” in Pattern Recognition (PR), vol. 162, online, 2025. (中科院一区TOP)

[5]. Shuai Guo, Yongchao Yang, et al., “Cross Attention-based Prior Deformation for Category-level 6D Pose Estimation” Neural Networks (NN), vol. 203, pp. online, 2026. (中科院二区TOP)

其它

联系方式：guoshuaidoc@zzu.edu.cn，欢迎对人工智能、深度学习、计算机（2D & 3D）视觉、具身智能等方向感兴趣的同学加入。