联系方式
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电子邮箱:liqiongchen@fzu.edu.cn
教育工作经历
2021/07-至今,学院,机械工程及自动化学院,讲师
2016/09-2021/06,武汉大学,电子信息学院,电路与系统,博士
2012/09-2016/06,武汉大学,电子信息学院,电波传播与天线,学士
研究领域(研究课题)
1) 计算机视觉(目标检测、缺陷检测、场景分类、超分辨重建等算法研究)
2) 光学遥感图像舰船检测
3) 红外小目标检测
4) 人工智能算法优化部署及落地应用
代表性论著
1. 学术论文:
[1] Chen L, Shi W, Deng D. Improved YOLOv3 Based on Attention Mechanism for Fast and Accurate Ship Detection in Optical Remote Sensing Images[J]. Remote Sensing, 2021, 13(4):660. (IF=4.848)
[2] Chen L, Shi W, Fan C, et al. A Novel Coarse-to-fine Method of Ship Detection in Optical Remote Sensing Images Based on Deep Residual Dense Network[J]. Remote Sensing, 2020, 12(19):3115. (IF=4.848)
[3] Chen L,Lin L. Improved Fuzzy C-Means for Infrared Small Target Detection [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021. (IF=3.966)
[4] Chen L, Zou L, Fan C, et al. Feature weighting network for aircraft engine defect detection[J]. International Journal of Wavelets Multiresolution and Information Processing, 2020(5).(IF=1.408)
[5] 陈丽琼, 石文轩, 范赐恩,等. 基于多分类学习的光学遥感图像舰船检测[J].华中科技大学学报(自然科学版), 2019, 47(5):62-67.
[6] Shen Y, Li J, Lin W, Chen L, et al. Camouflaged Target Detection Based on Snapshot Multispectral Imaging. Remote Sensing, 2021, 13, 3949. (IF=4.848)
[7] Tian S, Zou L, Fan C, Chen L. Weighted Correlation Filters Guidance with Spatial-temporal Attention for Online Multi-object Tracking[J]. Journal of visual communication & image representation, 2019, 63:102576.1-102576.11. (IF = 2.678)
[8] Huang F, Wang Z, Wu J, Shen Y, Chen, L. Residual Triplet Attention Network for Single-Image Super-Resolution. Electronics, 2021, 10, 2072. (IF=2.397)
[9] Nie P, Fan C, Zou L, Chen L, et al. Crowd Counting Guided by Attention Network[J]. Information, 2020, 11(12): 567.
2. 国家发明专利:
[1] 陈丽琼,范赐恩,田胜,等. 基于深度残差密集网络的光学遥感图像舰船检测[P],中国,ZL 2018 1 1571859.2,已授权.
[2] 陈丽琼,裘兆炳,范赐恩,等. 一种基于机器视觉的铝铝泡罩包装药片缺陷检测方法[P],中国,ZL 2019 1 0174967.4,已授权.
[3] 陈丽琼,邹炼,范赐恩,等. 基于目标语义和注意力机制的图像场景分类方法及装置[P],中国,CN201911311047.9,实质审查阶段.
[4] 陈丽琼,范赐恩,邹炼,等. 基于图像检索的场景图片拍摄位置范围识别方法及系统[P],中国,CN201910894849.0,实质审查阶段.
[5] 陈丽琼,田胜,邹炼,等. 基于深度学习的跨摄像头行人检测跟踪方法[P],中国,CN201810512107.2,实质审查阶段.
[6] 陈丽琼,邹炼,范赐恩. 一种基于知识蒸馏的光学遥感图像舰船检测方法[P],中国,CN202110002376.6,实质审查阶段.
3. 软件著作权:
[1] 场景图片智能定位软件V1.0,登记号:2020SR190164。
[2] 铝塑泡罩包装胶囊缺陷检测软件V1.0,登记号:2020SR1897053。
指导硕、博士生研究方向
1) 计算机视觉与图像处理
2) 遥感图像目标检测
3) 深度学习模型压缩与加速
4) 光学探测与成像
课题组以新体制光电探测与成像、智能信息处理、计算机视觉、智能控制、无损检测、智能机器人为主要研究方向,欢迎对人工智能、光学成像测量、机器视觉相关领域感兴趣或动手实践能力强的同学加入研究团队,也欢迎本专业或相近专业的优秀学生参与科研项目。