Allan F. da Silva 是一名电气工程师兼专利专家，于2026年加入利时里约热 内卢办公室，专业领域为电气工程与电信行业的的专利诉讼事务，尤其专 注于视频处理与编码技术领域。其专业实践涵盖专利技术分析及在 BRPTO 、EPO 和 USPTO 中的审查历史记录。此外，Silva先生协助构建侵权及有 效性诉讼的技术论证，分析并反驳对方专家意见，并在涉及标准必要专利 （SEPs）及必要性判定的事务中提供专业支持。 Silva先生于2013年获得里约热内卢联邦大学（UFRJ）电子与 计算机工程学 士学位，2015年获得里约热内卢联邦大学（COPPE/ UFRJ）电子工程硕士 学位，并于2019年在同一大学取得博士学位。他还因参与DORIS项目（用 于监测石油平台）而荣获 ANP 颁发的技术创新奖。 2017年11月至2018年10月期间，Silva先生获得巴西科学技术发展委员会 （CNPq）颁发的博士交流项目资助（SWE），期间加入波尔多大学“集 成：从材料到系统（IMS）”实验室。自2022年起，他担任科英布拉大学系 统与机器人研究所（ISR -UC）的博士后研究员。其研究领域涵盖计算机视 觉以及视频与图像处理技术。
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艾 伦 · 弗 雷 塔 斯 Allan Freites
电气工程师及专利专员- 葡萄牙语
- 英语
- 法国
- 诉讼
- 专利
- 2020年CAPES论文奖评选标准（2020年）
- 博士学位（Ph.D.），电气工程专业，里约热内卢联邦大学 —— UFRJ（2019年）；
- 里约热内卢联邦大学电气工程专业理学硕士（M. Sc）—— UFRJ（2015年）；
- 里约热内卢联邦大学电子工程学士学位（B.Sc）， UFRJ（2013年）。
- 基于像素的移动摄像机视频变化检测方法：在数据受限场景下采用双卷积 特征，IEEE Access，2025年；
- 信号处理中的一帧帧。见：《信号处理与机器学习理论》，Elsevier出版 社，2023年；
- 基于孪生CNN特征与可学习形态学操作的移动摄像机视频中有限样本变 化检测方法，信号处理：图像通信，2023年；
- 一种基于形态学方法的多通道流变仪双折射图像暗条纹自动检测技术，《流变学学报》 ，2020年；
- 基于视频的传感器定位与环境映射基础原理与技术。收录于SBRT 迷你课程手册，2019年；
- 基于深度特征的复杂环境中移动摄像机视频监控系统。收录于：IEEE国际图像处理会议 （ICIP），2018年；
- 基于多尺度视频分析的移动摄像机异常检测。载于：多维系统与信号处理，2018年；
- 基于时空码本的移动相机异常检测。载于：多维系统与信号处理，2017年；
- 基于主子空间分析的移动摄像机视频序列异常检测。载于：IEEE电路与系统汇刊 I，2017年；
- 基于在线视频的序列同步技术用于移动摄像机目标检测。收录于：IEEE多媒体信号处理国际 研讨会（MMSP），2017年；
- 基于形态学方法的暗条纹自动检测技术在双折射图像中的应用。收录于：IEEE国际图像处理 会议（ICIP），2015年；
- 用于复杂环境中废弃物体检测的标注视频数据库。收录于：国际电信研讨会（ITS），2014 年。