王勇
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资料介绍
个人简历
博士,副教授。先后入选中国地质大学(武汉)“摇篮计划”、武汉市青年科技晨光计划以及武汉市第四批“黄鹤英才”计划。 主要经历:1997年9月-2001年6月,中国地质大学(武汉)电子与信息工程专业,工学学士2001年9月-2004年6月,中国地质大学(武汉)通信与信息系统专业,工学硕士2005年9月-2009年6月,华中科技大学模式识别与智能系统专业,工学博士2014年2月-2015年2月,国家公派访问学者(美国密歇根州立大学计算机科学与工程系) 主讲课程:电路分析、无线传感器网络原理及应用、单片机与嵌入式系统、物联网技术概论、物联网与智能网络通信(研) 研究生招生:每年招收4名学硕/专硕。欢迎对物联网、传感网、计算机视觉以及嵌入式设计相关方向感兴趣的理工科学生加入,具有单片机、树莓派等硬件设计基础或Python编程能力的同学优先考虑。 指导研究生:博士生:李亚敏、张旭帆(在读)硕士生:伍新爽、张春雷、邓慧丽、刘光波、袁学剑、吴尚燕、严瑾、龚正、柳治谱、谭联涛、龙鑫畅、王迎彬、姚莹、王剑桥、张洋、匡曙龙、肖德虎(在读)、邓燚文(在读)、黄隆(在读)、吕寅(在读)、王博(在读)、闫桐硕(在读) 科研项目:[1]主持国家自然科学基金面上项目“传感网水面污染视觉分析与协同监测技术研究”,2020-2023[2]主持航天科学技术基金项目“基于无人机视觉分析的水面显著性目标区域检测”,2019-2020[3]参与国家自然科学基金面上项目“基于传感器网络的水环境监测及其时空场重建方法研究”(排名第二),2018-2021[4]主持中央高校人才类项目-中国地质大学(武汉)摇篮计划“基于无线传感网络的环境监测技术及其应用研究”,2014-2016[5]主持武汉市青年科技晨光计划,“基于无线视频传感器网络的城市公共安全监控关键技术研究”,2014-2015[6]主持国家自然科学基金青年基金“面向地质灾害监测的无线视频传感器网络协同感知与灾害情景视觉分析研究”,2013-2015[7]参与国家自然科学基金面上项目“无线传感网中事件监测的混沌表示与异常识别”(排名第三),2013-2016[8]主持湖北省自然科学基金重点项目“物联网视频感知与智能分析技术研究”,2012-2013[9]主持湖北省自然科学基金面上项目“面向视觉跟踪的无线传感器节点协作机制研究”,2011-2012[10]参与湖北省国际科技合作项目“无线传感器网络环境监测技术及其应用” (排名第二),2013-2015[11]参与科技部重大仪器专项子课题“高分辨非对称四极杆电感耦合等离子体质谱仪的研制”(排名第二),2012-2015 教学项目:[1]主持中国地质大学(武汉)教学研究项目“基于SPOC和现代信息技术的线上线下《电路分析》金课建设研究”,2020-2021[2]主持中国地质大学(武汉)实验技术研究项目“物联网多维环境感知创新实验平台研制”,2020-2021[3]主持中国地质大学(武汉)教学研究项目“依托大学生电子设计竞赛培训模式——推动我校电类专业学生创新与实践能力培养”,2011-2012[4]主持中国地质大学(武汉)教学研究项目“电类专业理论基础课程教学改革与实践”,2009-2010[5]主持中国地质大学(武汉)小型设备研制项目“无线传感器网络创新教学实验平台的研制”,2009-2010 获奖情况:[1]湖北省科技进步奖二等奖,嵌入式数控系统关键技术研究及在专用机床中的应用, 2012[2]湖北省高等学校教学成果一等奖, 基于柔性理念的机电类大学生知识综合及实践创新能力培养教学研究与实践, 2013[3]湖北省科技进步奖三等奖,智慧社区综合平台关键技术研究与应用, 2017[4]湖北省科技进步奖二等奖,物联网视频感知关键技术研发及在平安城市中的应用, 2020 专利与软著:[1]发明专利,一种面向水环境监测的水面显著性区域的检测方法(201711186183.0),授权日期:2020.7.7[2]发明专利,一种面向无线视频传感器网络的图像压缩传输方法(201510827165.0),授权日期:2018.4.27[3]发明专利, 一种双层异构的视频感知传感器节点(201410087776.1),授权日期:2017.6.9[4]发明专利, 一种面向视觉跟踪的无线传感器节点优化选择方法(201310539202.9),授权日期:2016.1.6[5]发明专利, 一种基于WSN多参数水质监测节点装置(201410765296.6),授权日期:2016.9.14[6]实用新型专利,一种基于Zigbee无线传感器网络的多参数水质监测系统(201821222686.9),授权日期:2019.1.22[7]实用新型专利,一种基于传感器网络的农作物生长环境监测系统(201721438891.4),授权日期:2018.7.17[8]实用新型专利,一种基于智能手机音频口通信的环境监测装置(201720411220.2),授权日期:2018.4.27[9]实用新型专利,一种基于智能手机的水环境监测装置(201720672754.0),授权日期:2018.2.13[10]软件著作权, ZigBee无线传感器网络水质监测WEB端软件(2018SR885230)[11]软件著作权, 水面显著性区域检测系统(2018SR162840)[12]软件著作权,基于拟牛顿算法的二维水污染扩散源关键参数的仿真及空间模型重构软件 (2018SR067520)[13]软件著作权, 设施蔬菜生长环境监测智能终端软件(2018SR115141)[14]软件著作权,智能手机环境监测应用软件(2017SR292513)[15]软件著作权, 基于ZigBee无线传感网络的滑坡监测系统(2017SR331376)[16]软件著作权, 基于Android平台的水面漂浮物检测系统软件(2016SR232086)[17]软件著作权, 基于Android平台的图像感兴趣区域压缩系统软件(2016SR218390)[18]软件著作权, 分布式视频传感网络的多目标跟踪系统软件(2014SR078240)研究领域
物联网/无线传感网、图像处理、嵌入式系统设计""近期论文
科研论文:[1]Yong Wang, Yingbin Wang, Xiangli Zhang, Dianhong Wang, Jun Yan. Modeling of pollutant distribution based on mobile sensor networks, Environmental Science and Pollution Research, 2020, 27(10): 11413-11424.[2]Xufan Zhang, Yong Wang*, Zhenxing Chen, Jun Yan, Dianhong Wang. Saliency detection via image sparse representation and color features combination, Multimedia Tools and Applications, 2020, 79(31): 23147-23159.[3]Xufan Zhang, Yong Wang*, Jun Yan, Zhenxing Chen, Dianhong Wang. A unified saliency detection framework for visible and infrared images, Multimedia Tools and Applications, 2020, 79(25):17331-17348.[4]Quan Xu, Jun Chen, Linbo Luo, Wenping Gong, Yong Wang. UAV image mosaicking based on multiregion guided local projection deformation, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13():3844-3855.[5]Yong Wang, Xufan Zhang, Jun Chen, Zhuo Cheng, Dianhong Wang. Camera sensor-based contamination detection for water environment monitoring, Environmental Science and Pollution Research, 2019, 6(3): 2722-2733.[6]Jun Chen, Qi Wan, Linbo Luo, Yong Wang, Dapeng Luo. Drone image stitching based on compactly supported radial basis function, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019, 12(11): 4634-4643.[7]Xufan Zhang, Yong Wang*, Dianhong Wang, Yamin Li. Adaptive image compression based on compressive sensing for video sensor nodes, Multimedia Tools and Applications, 2018, 77(11):13679-13699.[8]Yamin Li, Yong Wang, Dianhong Wang. Multiple RGB-D sensor-based 3-D reconstruction and localization of indoor environment for mini MAV, Computers & Electrical Engineering, 2018,70:509-524.[9]Yong Wang, Zhipu Liu, Dianhong Wang, Yamin Li, and Jin Yan. Anomaly detection and visual perception for landslide monitoring based on a heterogeneous sensor network, IEEE Sensors Journal, 2017, 17(13): 4248-4257.[10]Yong Wang, Dianhong Wang, Xufan Zhang, Jun Chen, Yamin Li. Energy- efficient image compressive transmission for wireless camera networks, IEEE Sensors Journal, 2016, 16 (10): 3875-3886.[11]Jun Chen, Yong Wang, Linbo Luo, Jingang Yu, Jiayi Ma. Image Retrieval based on Image-to-Class Similarity, Pattern Recognition Letters, 2016, 83(3): 379-387.[12]Yong Wang, Qian Lu, Dianhong Wang, and Wei Liu. Compressive background modeling for foreground extraction, Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 2015, Article ID 295428.[13]Yong Wang, Dianhong Wang, Qian Lu, Dapeng Luo, Wu Fang. Aquatic debris detection using embedded camera sensors, Sensors, 2015, 15(2): 3116-3137.[14]Yong Wang, Dianhong Wang, Fenxiong Chen, Wu Fang. Efficient event detection using self-learning threshold for wireless sensor networks, Wireless Networks, 2015, 21(6):1783-1799.[15]Yong Wang, Dianhong Wang. Foreground extraction based on anomaly detection, Electronics Letters, 2014, 50(8):593-595.[16]Yong Wang, Dianhong Wang, Wu Fang. Automatic node selection and target tracking in wireless camera sensor networks, Computers & Electrical Engineering, 2014, 40(2): 484-493.[17]Yong Wang, Dianhong Wang, Fenxiong Chen. Abnormal behavior detection using trajectory analysis in camera sensor networks, International Journal of Distributed Sensor Networks, Article ID 839045, 2014.[18]Yong Wang, Dianhong Wang. Energy-efficient node selection for target tracking in wireless sensor networks. International Journal of Distributed Sensor Networks, Article ID 830950, 2013.[19] Yong Wang, Yihua Tan, Jinwen Tian. Adaptive hybrid likelihood model for visual tracking based on Gaussian particle filter. Optical Engineering, 2010, 49(7):077004-077011.[20]Yong Wang, Fenxiong Chen, Hongxiang Guo. Kernel-based target tracking with spatial histogram and template drift correction, Acta Automatica Sinica, 2012, 38(1):58-63.[21]Wu Fang, Dianhong Wang, Yong Wang. Energy-efficient distributed target tracking in wireless video sensor networks. International Journal of Wireless Information Networks, 2015, 22(2):105-115.[22]Wu Fang, Dianhong Wang, Yong Wang. Collaborative nodes strategy for target tracking in two-tier wireless multimedia sensor networks. Journal of Networks, 2014, 9(7):1803-1810.[23]Yong Wang, Dianhong Wang, Wu Fang. Color segmentation and part model matching for non-rigid objects tracking, IEEE, CSSE, 2008.[24]Yong Wang, Jinwen Tian, Yihua Tan. Effective Gaussian mixture learning and shadow suppression for video foreground segmentation. Proceedings of MIPPR, SPIE 67861D, 2007.[25]Ying Yao, Yong Wang, Jun Yan, Dianhong Wang. A low-cost portable optical fiber-based sensor for water turbidity measurement. 2019 the 4th Optoelectronics Global Conference, 2019.[26]张祥莉, 王 勇, 王典洪, 陈振兴. 四维信号星座图改进及相应OFDM系统模型设计, 电子学报, 2020, 48(8):1486-1492.[27]王迎彬, 王勇*, 王典洪. 基于拟牛顿法的二维水污染扩散源溯源定位, 水电能源科学, 2019, 37(11):54-57.[28]柳治谱, 王勇*. 基于无线传感器网络的坡面异常信号检测方法研究. 传感技术学报, 2017, 30(10): 1536-1541.[29]王勇, 陈分雄,郭红想. 偏移校正的核空间直方图目标跟踪.自动化学报, 2012, 38(3): 430-436. [30]王勇,王典洪. 基于空间直方图的多目标粒子滤波跟踪算法. 光电工程, 2010, 37(1): 66-72.[31]王勇, 谭毅华, 田金文. 基于Mean shift的核窗宽自适应目标跟踪新算法. 数据采集与处理, 2009, 24(6): 762-766.[32]王勇, 谭毅华, 田金文. 基于色彩分割与局部模型匹配的非刚性目标跟踪. 华中科技大学学报(自然科学版), 2008, 36(12): 67-70.[33]王勇, 谭毅华, 田金文. 基于阴影消除和混合高斯模型的视频分割算法. 光电工程, 2008, 35(3):21-25.[34]王勇, 王典洪. 基于图像清晰度的快速自动聚焦算法.计算机测量与控制, 2008, 16(3): 370-372.[35]王勇, 谭毅华, 田金文. 一种新的图像清晰度评价函数. 武汉理工大学学报, 2007, 29(3): 124-126.教学论文:[1]王勇, 张祥莉, 罗大鹏. 基于自主学习模式的学生创新与实践能力培养, 教育教学论坛, 2016(7):152-153.[2]罗大鹏, 王勇, 倪效勇. 自主式课题教学法-电子信息工程专业教学改革探讨, 中国现代教育装备, 2012(15):41-43.[3]王勇,叶敦范.依托大学生电子设计竞赛培养学生创新能力, 中国地质教育, 2009(1): 145-148.[4]王勇. 电类专业理论基础课程教学改革与实践, 中国地质教育, 2008(2):99- 101.标签: 中国地质大学(武汉) 机械与电子信息学院
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