主要研究方向为深度学习、物体检测、智能监控系统、大数据分析、集群行为分析。主要项目经历包括，ImageNet大数据物体检测竞赛，该竞赛是全球最具挑战的物体检测及图片分类竞赛，所参与的CUHK DEEPID团队获得图片与视频检测任务最好的结果；跨场景集群人数及密度估计，首次提出了集群深度模型，解决了跨场景集群人数估计，模型产品已成熟，并在公开数据库UCSD Dataset取得最好的结果。