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师资概况

讲师
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王庆

时间:2018-05-21   来源:    访问量:

姓名:

王庆

性别:


职称:

讲师

学位:

博士


电话:

138866607327

传真:

027-69111650


Email:

kidqing@yangtzeu.edu.cn

邮编:

430100


地址:

湖北省武汉市蔡甸区蔡甸街大学路111号


更多信息:

太阳成集团tyc7111cc 太阳成集团tyc7111cc地理信息科学系

简历: 

王庆,汉族。太阳成集团tyc7111cc太阳成集团tyc7111cc教师、硕士生导师。毕业于武汉大学摄影测量与遥感专业,获博士学位。发表SCI检索论文4篇,EI检索论文2篇、中文核心论文5篇,出版专著1部,软著2部,主持省部级科研项目1项、厅局级科研项目2项,参与项目包括国家自然科学基金2项、国家科技支撑计划课题1项。指导本科省级大创项目2项(结题优秀1项),校级大创项目2项(结题优秀1项),指导研究生9名,指导本科生发表论文4篇。

研究方向:

高分辨遥感影像变化检测方法研究以及在国土资源应用、遥感影像智能解译在石油地质中应用。

工作及教育经历:

199809-200206月,获武汉大学信息工程专业学士;

200509-200806月,获太阳成集团tyc7111cc地图学与地理信息系统专业硕士,导师王新海教授;

201209-201906月,获武汉大学摄影测量与遥感专业工学博士,导师张晓东教授;

200206-至今,太阳成集团tyc7111cc太阳成集团tyc7111cc教师

主讲课程:

《遥感原理及应用》、《ArcGIS地理信息系统》。

近五年承担科研项目情况:

基于孪生神经网络的高分辨率遥感影像变化检测方法研究,江西省数字国土重点实验室(厅局级),2022.4-2023.12,主持

基于深度学习的高分辨率遥感影像变化检测方法研究,湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室(厅局级),2022.4-2023.12,主持

高分辨无人机变化检测方法研究,江西省军民融合研究院博士后创新实验基地(纵向),2022.11-2023.12,主持

基于深度学习的高分辨率光学遥感影像分类方法研究学习样本采集与标识,武汉大学,(横向),2021.1-2021.6,主持

基于多尺度区域卷积神经网络的碳酸盐岩露头缝洞自动提取,湖北省教育厅(省部级),2021.1-2022.12,主持

获奖情况:

《安徽电网地理信息辅助设计平台》,2013年度电力行业优秀计算机软件二等奖,中国电力规划设计协会,排名82014

《遥感技术》优秀多媒体课件,太阳成集团tyc7111cc,(校级),三等奖,排名22007

著作与教材:

张晓东,王文波,王庆等. 遥感影像变化检测[M]. 武汉大学出版社,2015,武汉.

论文:*为通讯作者,发表论文10余篇,SCI收录4篇)

1. Wang Q*, Li M, Li G, et al. High-Resolution Remote Sensing Image Change Detection Method Based on Improved Siamese U-Net[J]. Remote Sensing, 2023, 15(14): 3517.(SCI)

2. Wu S, Wang Q*, Zeng Q, et al. Automatic extraction of outcrop cavity based on a multiscale regional convolution neural network[J]. Computers & Geosciences, 2022: 105038. (SCI)

3. 王庆*, 曾齐红, 张友焱, .基于多尺度区域卷积神经网络的露头孔洞自动提取[J].现代地质,2021,35(04):1147-1154.(中文核心)

4. 吴思琪, 王庆*, 曾齐红, . 基于深度学习的露头地层剖面裂缝自动提取[J]. 石油物探, 2023, 62(2): 245-257. (中文核心)

5. 张吉玲,王庆*,王静等.改进U-Net网络的高分辨率遥感影像变化检测算法[J].遥感信息,2023,38(03):122-129.(中文核心)

6. 闫彦芳, 王庆*, 曾齐红, .多模态无人机影像的碎屑岩露头岩性智能识别[J].激光与光电子学进展,2022,59(24):96-105.(中文核心)

7. 刘世川, 王庆*, 唐晴, .基于多特征提取与注意力机制深度学习的高分辨率影像松材线虫病树识别[J].林业工程学报,2022,7(01):177-184.(中文核心)

8. QING Wang, ZHANG Xiao-dong, CHEN Guan-zhou, et al. Change detection based on Faster R-CNN for high-resolution remote sensing images [J]. Remote Sensing Letters, 2018, 9(10): 923-932. (SCI)

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