姓名：王云艳

职称：副教授

学历：博士研究生

研究方向：图像解译、深度学习

学习经历：

1999年09月—2003年07月，湖北工业大学，本科，获工学学士学位

2003年09月—2006年04月，北京交通大学，硕士，获工学硕士学位

2010年09月—2015年12月，武汉大学，博士，获工学博士学位

工作经历：

2006年04月—至今，湖北工业大学，电气与电子工程学院

主持或承担主要科研项目：

1、国家自然科学基金项目，基于深度学习的高分辨率PolSAR图像城区地物分类研究，2017/01-2019/12，19万元，主持。

2、湖北工业大学博士启动基金，基于深度学习的高分辨率PolSAR图像城市水体识别研究，2017/01-2019/12，3万，主持。

研究成果：

一、研究论文

[1]王云艳,周志刚,罗帅.基于数据增强的太阳能电池片缺陷检测[J].电子测量与仪器学报,2021,35(01):26-32.

[2]王云艳,罗冷坤,王重阳.Deeplab网络的极化合成孔径雷达图像分类[J].测绘科学,2020,45(06):110-117.

[3]王云艳,周志刚,罗冷坤.基于Sobel算子滤波的图像增强算法[J].计算机应用与软件,2019,36(12):184-188.

[4]王云艳,罗冷坤,周志刚.改进型DeepLab的极化SAR果园分类[J].中国图象图形学报,2019,24(11):2035-2044.

[5]王云艳,罗冷坤,周志刚.基于反卷积高层特征的遥感地物图像分类[J].计算机工程与应用,2020,56(11):200-206.

[6]王云艳,罗冷坤,王重阳.基于流形学习的光学遥感图像分类[J].计算机工程与科学,2019,41(07):1212-1219.

[7]王云艳,罗冷坤,周志刚.结合KSW和FCNN的道路场景分割[J].中国图象图形学报,2019,24(04):583-591.

[8]王云艳,何楚,赵守能,陈东,廖明生.基于多层反卷积网络的SAR图像分类[J].武汉大学学报(信息科学版),2015,40(10):1371-1376.

[9]王云艳,何楚,涂峰,陈东,廖明生.特征选择双层SVM的融合算法用于极化SAR图像分类[J].武汉大学学报(信息科学版),2015,40(09):1157-1162.

二、著作

无

三、授权发明专利（第一发明人）

1. 2020，结合超像素显著性特征与HOG特征的图像分类方法和系统，ZL201811185997.7。

获奖情况：

1.2014，基于单片机的无线云台控制器，湖北省优秀学士论文指导教师，排第1

2.2019，多功能图像识别系统，第十四届中国研究生电子设计二等奖指导教师，排第1

3.2020，智能化多类图像识别与处理系统，第十五届中国研究生电子设计二等奖指导教师，排第1

社会兼职：

无

地点：湖北工业大学电气与电子工程学院机电楼教1-308室

E-mail：510496148@qq.com