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导 师 姓 名
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徐凤强
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学科、专业领域
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计算机应用技术、软件工程
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职称、学术职衔
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讲师
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最高学位及单位
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博士 大连海事大学
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联 系 电 话
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18242024039
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电 子 邮 箱
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办 公 地 址
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辽宁省大连市旅顺口经济开发区兴发路216号
大连交通大学一期 自拍偷拍
A403
邮编：116052
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研 究 方 向
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计算机视觉、人工智能、图像处理
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学习及工作经历
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2024.09-至今
2022.02-2024.08
2017.04-2021.12
2014.09-2017.03
2010.09-2014.06
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大连交通大学
大连交通大学
大连海事大学
大连海事大学
山东交通学院
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自拍偷拍
软件学院
信息科学与技术学院
信息科学与技术学院
信息科学与电气工程学院
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讲师
讲师
博士
硕士
本科
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承担科研项目情况
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1.“面向水下自主捕捞机器人的水下目标检测方法研究”（LJKQZ20222447），辽宁省教育厅基本科研项目，2022.09-2025.09，4万，主持，在研；
2.“复杂室内场景中基于迁移学习的移动机器人跨领域小目标检测”（62276042），国家自然科学基金面上项目，2023.01-2026.12，53万，参加，在研；
3.“基于仿生视觉的近浅海水下小目标光学感知与识别方法”（62176037），国家自然科学基金面上项目，2022.01-2025.12，59万，参加，在研；
4.“某项目”，中央军委某部，2024.07-2024.12，76.9万，参加，结题；
5.“面向元宇宙应用场景的数字化虚拟空间创作平台”，工业和信息化部未来产业创新任务揭榜挂帅项目，2024.01-2025.12，参加，在研；
6.“分布式大规模环控设备边缘智能设备研发”（2023JH26/10100008），辽宁省科技厅重大专项子课题，2024.01-2026.12，60万，参加，在研；
7.“水下捕捞机器人”，工业和信息化部新一代人工智能产业创新揭榜重点任务，2020.01-2021.12，参加，结题；
8.“水下机器人推进水产养殖产业发展关键技术研究及示范工程”（201801728），辽宁省科技厅重点研发计划项目，2019.01-2021.12，50万，参加，结题；
9.“中国-挪威海空一体化海难救援应急指挥决策关键技术及应用”（2022JH2/10700012），辽宁省科技厅重点研发计划项目，2022.01-2024.12，30万，参加，结题；
10.“国产化公链基础软件研发与产业化”（2022JH2/101300269），辽宁省科技厅重点研发计划项目，2022.01-2024.12，30万，参加，结题；
11.“自主可控可信区块链关键技术及应用”（2023JH2/101300188），辽宁省应用基础研究计划项目，2023.01.01-2024.12.31，30万，参加，结题；
12.“基于微流控的海洋微生物多模态特征融合识别与现场检测机理研究”（2024-MS-168），辽宁省科技厅面上基金，2024.09-2026.08，8万，参加，在研；
13.“不确定半马尔科夫跳正时滞系统的鲁棒镇定及其应用研究”（2022-MS-341），辽宁省科技厅自然科学基金面上项目，2022.09-2024.08，5万，参加，结题；
14.“水下机器人视域中基于大模型的水下图像增强方法研究”（LJ212410150024），辽宁省教育厅基本科研项目，2024.09-2027.08，4万，参加，在研；
15.“水下机器人目标识别和抓取技术研究”（2018J12GX037），大连市科技创新基金项目，2018.01-2020.12，50万，参加，结题。
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申请专利情况
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[1]基于未知类别感知的水下开放世界目标检测方法[P].2024-08-07，发明专利，排名：1/4;
[2]基于Swin
Transformer的铁路接触网异物检测方法[P].2024-07-30，发明专利，排名：1/4;
[3]基于水下目标近邻分布的海产品自主抓取引导方法[P].2023-06-20，发明专利，排名：2/5;
[4]水下小目标定位抓取装置[P].2021-02-19. 实用新型，排名：2/5;
[5]基于多特征融合去雨网络的视频去雨方法[P].2023-10-31. 发明专利，排名：2/4；
[6]一种基于计算机视觉的新型雨模型生成方法[P].2023-09-19. 发明专利，排名：2/5；
[7]一种基于介电增强的细胞惯性分选装置及方法[P].2022-11-29.发明专利，排名：2/2；
[8]基于深度学习的糖网病眼底图像自动分割方法[P].2023-06-23. 发明专利，排名：3/4；
[9]一种新型海产品抓捕装置[P].2018-12-25. 实用新型，排名：6/6;
[10]一种新型的停车场显示屏[P].2024-02-13. 发明专利，排名：6/6。
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近五年发表论文、著作情况
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[1].Xu Fengqiang, Wang Huibing, Sun Xudong, Fu
Xianping. Refined Marine Object Detector with Attention based Spatial Pyramid
Pooling Networks and Bidirectional Feature Fusion Strategy[J]. Neural
Computing and Applications. 2022, 34(17):14881-14894.（SCI检索，IF：5.102，WOS：000795522800001）;
[2].Xu Fengqiang, Wang Huibing, Peng Jinjia, Fu
Xianping. Scale-aware feature pyramid architecture for marine object
detection[J]. Neural Computing and Applications, 2021, 33(8): 3637-3653.（SCI检索，IF：5.606，WOS:000554058400001）;
[3].Fengqi Li, Mengchao Guo, Rui Su, Yanjuan Wang, Yi
Wang, Fengqiang Xu(通讯作者). A multi-frame fusion video deraining neural network based on
depth and luminance features[J]. Displays, 2024, 85:102842. DOI:10.1016/j.displa.2024.102842（SCI检索，IF：3.7，WOS:001329771400001）;
[4].Deguang Wang, Ye Liang, Hengrui Ma, Fengqiang Xu(通讯作者). Refined Answer
Selection Method with Attentive Bidirectional Long Short-Term Memory Network
and Self-Attention Mechanism for Intelligent Medical Service Robot. Applied
sciences. 2023, 3016:13(5).（SCI检索，IF：2.838，WOS:000947647900001）;
[5].徐凤强, 董鹏, 王辉兵, 付先平. 基于水下机器人的海产品智能检测与自主抓取系统[J]. 北京航空航天大学学报, 2019,
v.45;No.322(12):52-61.（EI检索，检索号：20200207990768）；
[6].Xu Fengqiang, Ding Xueyan, Peng Jinjia, Yuan
Guoliang, Wang Yafei, Zhang Jun, Fu Xianping. Real-time Detecting Method of
Marine Small Object with Underwater Robot Vision[C]// OCEANS - MTS/IEEE Kobe
Techno-Oceans. 0.（EI检索，检索号：20190406415474）；
[7]Fengqi Li, Mengchao Guo, Renxuan Xiong, Donglei
Yang, Yan Zhang, Yi Wang, Xu Fengqiang(通讯作者). MSTMENet: Multi-Scale
Spatio-Temporal Mapping and Evolution Network for Video Deraining[C]. ACM
Multimedia Asia, 2024:1-6. CCF C类会议，EI检索，检索号：20250517783364）；
[8] Yang Donglei, Du Xuefeng, Guo Mengchao, Wang Yanjuan
and Xu Fengqiang(通讯作者), "Multi-scale Feature Fusion for Efficient Video Deraining
Algorithm[C]." 2024 5th International Conference on Computer Vision,
Image and Deep Learning (CVIDL), Zhuhai, China, 2024-04-19, pp. 826-829（EI检索，检索号：20243216843745）
[9] Wang Deguang, Zhang Ting, Li Fengqi, Tong Ning and
Xu Fengqiang(通讯作者). Refined multi-channel Inception network for automobile
insurance fraud identification based on attention mechanism and dense
connection structure[C]. 2023 International Conference on Computer
Application and Information Security, ICCAIS 2023. Wuhan, China. 2023-12-20. （EI检索，检索号：20241815992978）
[10].Li Fengqi, Zhang Kaiyang, Wang Jiaheng, Li Yudong,
Xu Fengqiang, Wang Yanjuan, Tong Ning. Multi-UAV Hierarchical Intelligent
Traffic Offloading Network Optimization Based on Deep Federated Learning.
IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL. 2024, 11(12):21312-21324. （SCI检索，IF:8.2，WOS:001242362600037）
[11]Xianping Fu, Wenqiang qin, Fengqi Li, Fengqiang Xu,
and Xiaohong Yan. CFPNet: Complementary Feature Perception Network for
Underwater Image Enhancement[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering,2024,
50(1):150-163. DOI:10.1109/JOE.2024.3463838（SCI检索，IF：3.8，WOS:001358270000001）;
[12].Li Fengqi, Guo Mengchao, Xu Fengqiang, Xiong
Renxuan, Yan Xiaohong, Sun Qian, Wang Deguang. STFORMER: advancing video
deraining network integrating with spatial transformers and multiscale
feature extraction[C]. IEEE Conference on Multimedia Expo, 2024:1-6.（CCF B类会议，EI检索，检索号：20244317227417）
[13].Su Rui, Zhang Lupeng, Zhang Yuming, Xu Fengqiang, Lu Kun, Tong Ning, Li Fengqi.
Complex scene video frames alignment and multi-frame fusion deraining with
deep neural network. Neural Computing and Application. 2022, 1-14.（SCI检索，IF：5.102，WOS:000878478600001)；
[14].Yanjuan Wang, Ning Tong, Fengqi Li, Kai Zhao,
Deguang Wang, Yijie Niu, Fengqiang Xu, Jiale Cheng, Junsheng Wang. Trapping
of a Single Microparticle Using AC Dielectrophoresis Forces in a Microfluidic
Chip[J]. Micromachines, 2023, 14(1): 159.（SCI检索，IF:3.523，WOS:000918943000001）
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获奖及个人荣誉
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1.2018年博士研究生国家奖学金（国奖）；
2.2017-2018学年度大连市三好学生；
3.2021届大连高校优秀毕业生；
4.“2023年铁路人工智能算法大赛”二等奖，中国铁道学会主办，队长。
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社会兼职情况
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中国计算机协会 计算机视觉专委会 委员
中国计算机协会 人工智能与模式识别专委会 委员
Computers and Electronics in
Agriculture、Engineering Applications of Artificial Intelligence、IEEE Multimedia等国际期刊审稿人
ICME、ICASSP国际会议审稿人
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指导研究生情况
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已指导毕业研究生人数
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0
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正在指导研究生人数
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6
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