△艾加秋
发布时间:2020-12-06 浏览:2473

个人信息

姓     名

艾加秋

性     别

出生年月

1985.08

最终学位

博士

毕业学校

中国科学院大学



从事专业

雷达图像处理、雷达系统设计

职务


所属院系

电子系



所在部门

信号所

职称

副教授

 联系方式

办公电话

QQ41 0 4 9 5 7 8

E-mail

aijiaqiu@aliyun.com

通讯地址

安徽合肥市经开区丹霞路485号新云顶游戏娱乐网址

邮编

230009

 简历

艾加秋:男,江西永丰人。博士、副教授、硕士生导师。20079月进入中国科学院大学信息与通信系统专业进行硕博阶段学习,20126月获中国科学院大学信息与通信工程专业博士学位;2012620168月在中电集团第38研究所工作,从事雷达系统设计工作。20169月加入新云顶游戏娱乐网址电子工程系。主要研究领域为人工智能、雷达图像处理、雷达系统设计、视频图像处理。

教育经历:

2007/09- 2012/06:博士,中国科学院电子学研究所航天微波遥感系统部

2003/09- 2007/07:本科,北京信息科技大学信息与通信工程系

工作经历:

2016/09- 至今:  合肥工业大学,副教授

2014/08- 2016/08:中国电科第38研究所,高级工程师

2012/06- 2014/08:中国电科第38研究所,工程师

实习经历:

2010/09- 2011/11:法国THOMSON/Technicolor北京研究院

2008/09- 2008/12:爱立信公司北京研究院

 研究方向

主要研究方向:人工智能,雷达图像处理,雷达系统设计,视频图像处理

主持项目:

[1]国家自然科学基金面上项目(62071164),基于星载SARAIS时空关联特性的大范围海域舰船检测技术研究,2021-2024

[2]中国博士后科学基金特别资助项目 (2020T130165),复杂环境下基于时空相关树模型的高分宽幅星载SAR舰船检测方法研究,2020-2021

[3]国家自然科学基金青年项目 (61701157), 基于空间相关特性的大幅宽SAR图像舰船检测, 2018- 2020

[4]安徽省自然科学基金 (1808085QF206), 2018-2020

[5]中国博士后科学基金面上一等资助(2018M640581),基于级联学习的SAR图像舰船检测方法研究,2019-2020

[6]中央高校基本科研业务费专项,基于多层级深度学习网络的SAR图像目标检测,2020-2021

[7]国家地方联合工程研究中心开放课题,基于深度学习的光学遥感图像芨芨草检测,2019-2020

[8]中央高校基本科研业务费专项高分辨率遥感数据深度学习应用系统,2017-2018

[9]合肥工业大学引进人才条件建设基金,2016-2021

[10]国家863计划军口项目,2015-2016

参加国家高分重大专项型号项目(44000万)、国家自然科学基金项目、国防863项目(1325万)、中国电子科技集团公司电子支撑项目(730万)、安徽省重点研究与开发计划项目。

学术兼职:

1)《CurrentChinese Sciences》副编委,《遥感学报》和《计算机工程学报》编委

22018ICSIP国际会议技术委员会委员,2020ICDIP国际会议技术委员会委员

3IEEE会员,国家自然科学基金委员会通讯评议专家

4)担任IEEE Transactions on Geoscience and Remote SensingIEEE Transactions on Signal ProcessingIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote SensingIEEE AccessIEEE Geoscience and Remote Sensing LettersSignal ProcessingInternational Journal of Remote SensingRemote Sensing LettersJournal of Applied Remote Sensing、中国科学、遥感学报、电子与信息学报、雷达学报、中国图象图形学报、计算机工程学报、中国海洋大学学报等国内外期刊审稿人。被评为2019年《遥感学报》优秀审稿专家。

 教学工作

() 课堂教学:

电子工程专业课程《通信电子线路》,《通信电子线路课程设计》

指导本科生与研究生在国内外知名期刊发表论文、编写专利软著

2021年优秀硕士毕业生指导教师;2020年合肥工业大学优秀本科毕业设计指导教师

目前指导硕士生11人,其中全日制9人,非全日制2人。

(二)指导学生大创及竞赛情况

指导大学生省级与校级创新创业项目4项、指导各类研究生、大学生科技竞赛十余项,获得蓝桥杯、大学生竞赛省级二等奖、三等奖5项。

(三)指导大学生、研究生发表论文情况

(1)Jiaqiu Ai, Ruitian Tian, et, al., Multi-scale rotation-invariant haar-like feature integrated CNN based ship detection of multiple-target environment in SAR imagery, IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, 2019, 57(12): 10070-10087. (第二作者为本科生,参与算法仿真)

(2)Jiaqiu Ai, Yuxiang Mao, et, al., Robust CFAR Ship Detector basedon Bilateral-Trimmed-Statistics of Complex Ocean Scenes in SAR Imagery: A Closed-Form Solution, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Accepted. (第二作者研究生)

(3)Jiaqiu Ai,  Ruiming Liu, et, al.,  A refined bilateral filtering algorithm based on the adaptively-trimmed statistics for specklereduction in SAR images,  IEEE Access, 2019, 7: 103443-103455. (第二作者为本科生,参与算法仿真)

(4)Jiaqiu Ai, Zhenxiang Cao, et, al., An adaptive-trimming-depth based CFAR detector of heterogeneous environment in SAR imagery, Remote Sensing Letters, 2020, 11(8): 730-738. (第二作者为研究生)

(5)Jiaqiu Ai, Hang Yang, et, al., Truncated-statistics-based bilateral filter for speckle reduction in synthetic aperture radar imagery, Journal of Applied Remote Sensing, 2019, 13(2), 026505. (第二作者为研究生)

(6)Hang Yang, Jiaqiu Ai,  et, al., An adaptively truncated clutterstatistics based variability index CFAR detector in SAR Imagery,Journal of Applied Remote Sensing, 2020, 14(2), 026509. (第一作者为研究生)

(8)艾加秋,曹振翔,毛宇翔等,一种复杂环境下改进的SAR图像双边CFAR舰船检测算法,雷达学报(雷达目标识别专刊),已发表,2020. (第二作者为研究生)

(9)艾加秋,王非凡等,基于背景匀质性双边滤波的SAR图像斑点噪声抑制算法,遥感学报,2021,25 (5):1085-1097. (第二作者为研究生)

(10)Jiaqiu Ai, Ruitian Tian, et, al.,  A new ship detection algorithmof multiple-target environment based on multi-layered covolutional neural network in SAR imagery, 39th IEEE Geoscience and RemoteSensing Symposium (IGARSS 2019), Yokohoma, Japan, Accepted forpublication. (遥感领域顶级会议,第二作者为本科生,参与算法仿真)

希望招收态度端正、积极主动、编程能力强、热爱科研,对图像处理与计算机视觉感兴趣的学生参与项目工作。

Emailaijiaqiu@aliyun.com

 获奖情况

合肥市领军人才(2021-2024)

2021年合肥工业大学优秀硕士毕业设计指导教师

2020年合肥工业大学优秀本科毕业设计指导教师

2019年全国计算机大赛安徽省二等奖

2019年《遥感学报》优秀审稿专家

2012年中国科学院“朱李月华”优秀博士毕业生

2010年中国科学院大学三好学生标兵

 主要论著

第一作者代表性期刊论文:

[1]Jiaqiu Ai, et, al., Outliers-robust CFAR detector of Gaussian cutter based on the truncated-maximum-likelihood-estimator in SAR imagery, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2020, 21(5): 2039-2049. (顶级期刊)

[2]Jiaqiu Ai, et, al., Multi-scale rotation-invariant haar-like feature integrated CNN based ship detection of multiple-target environment in SAR imagery, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019, 57(12): 10070-10087. (顶级期刊)

[3]Jiaqiu Ai,  et, al., Robust CFAR Ship Detector based onBilateral-Trimmed-Statistics of Complex Ocean Scenes in SARImagery: A Closed-Form Solution, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,  Accepted. (顶级期刊)

[4]Jiaqiu Ai,  et, al.,  A refined bilateral filtering algorithmbased on the adaptively-trimmed statistics for speckle reductionin SAR images,  IEEE Access, 2019, 7: 103443-103455.

[5]Jiaqiu Ai, Hang Yang, et, al., Truncated-statistics-based bilateral filter for speckle reduction in synthetic aperture radar imagery, Journal of Applied Remote Sensing, 2019, 13(2), 026505.

[6]Jiaqiu Ai, Zhenxiang Cao, et, al., An adaptive-trimming-depth based CFAR detector of heterogeneous environment in SAR imagery, Remote Sensing Letters, 2020, 11(8): 730-738.

[7]Jiaqiu Ai, Xuezhi Yang, Jitao Song, Zhangyu Dong, Lu Jia, Fang Zhou, An Adaptively-Truncated Clutter-Statistics-Based Two Parameter CFAR Detector in SAR Imagery, IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2018, 43(1): 267-279.

[8]Jiaqiu Ai, Xuezhi Yang, Fang Zhou, Zhangyu Dong, Lu Jia, He Yan,  A Correlation-Based Joint CFAR Detector Using Adaptively-Truncated Statistics in SAR Imagery, Sensors, 2017,17(4), 686: 1-19.

[9]Jiaqiu Ai, Xiangyang Qi, Weidong Yu, Fan Liu, A novel ship wakeCFAR detection algorithm based on SCR enhancement and normalizedHough transform, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2011, 8(4): 681-685.

[10]Jiaqiu Ai, Xiangyang Qi, Weidong Yu, Fan Liu,Li Shi, A new shipCFAR detection algorithm based on 2D joint Log-Normal Distributionin SAR images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2010, 7(4): 806-810.

第一作者代表性会议论文:

[1]Jiaqiu Ai,  et, al.,  A new ship detection algorithm ofmultiple-target environment based on multi-layered covolutionalneural network in SAR imagery, 39th IEEE Geoscience and RemoteSensing Symposium (IGARSS 2019), Yokohoma, Japan, Accepted forpublication.

[2]Jiaqiu Ai, et, al., A New Two Parameter CFAR Ship Detector inLog-Normal Clutter, IEEE Radar Conference 2017, Seatle, USA,0195-0199.

[3]Jiaqiu Ai, Xuezhi Yang, He Yan, Zhihui Yuan, A Local CFAR Detectorbased on Gray Intensity Correlation in SAR imagery, the 38th IEEEGeoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2018), Valencia,Spain, 0697-0700.

[4]Jiaqiu Ai, Xuezhi Yang, He Yan, Zhihui Yuan, A Priori-Knowledgebased Ship CFAR Detection and Determination Algorithm in SARImagery, the 38th IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium(IGARSS 2018), Valencia, Spain, 0701-0704.

[5]Jiaqiu Ai, The Application of SVD-based Speckle Reduction andtophat Transform in Preprocessing of ship detection, IETInternational Radar Conference 2015, Hangzhou, China, 1-4, Oral.

[6]Jiaqiu Ai, Xiangyang Qi, Weidong Yu, He Yan, Correlation basedjoint CFAR ship detector in SAR images, EUSAR 2012, Nuremberg,Germany, 384-387.

第一发明者发明专利与软著:

[1]艾加秋,杨学志,许开炜,杨航,吴聪聪.多目标环境下基于灰度相关特性的SAR图像CFAR检测方法,发明专利:201810541520.1,2018.5.30.(实审)

[2]艾加秋,杨学志.基于截断统计特征的SAR图像双边滤波方法,发明专利,201810541504  .2 , 2018.5.30.(实审)

[3]艾加秋,杨学志,田瑞田,张芝铭,柳瑞铭,张运驰.一种多目标环境下的SAR图像双参数CFAR检测方法,发明专利:201810539927.0,2018.5.30.(实审)

[4]艾加秋,杨学志,杨航,吴聪聪.基于空间相关特性的SAR图像联合CFAR检测方法,发明专利:201710864776.1,2017.9.22. (实审)

[5]艾加秋,杨学志,夏天,许开炜.基于截断杂波统计的SAR图像双参数CFAR检测方法,发明专利:201710864777.6,2017.9.22. (实审)

[6]艾加秋,田瑞田,杨航,曹振翔.基于多层级特征深度融合的SAR图像舰船目标鉴别方法,发明专利:201910674382.9,2019.7.25.

[7]艾加秋,毛宇翔,王非凡. 基于双边截断统计特性的SAR图像CFAR检测方法,发明专利:20210041406.4,2021.1.13.

[8]艾加秋,裴志林,毛宇翔,王非凡,一种AIS数据辅助的SAR图像瑞利CFAR检测方法,发明专利:202110366768.0,2021.4.6.

[9] 艾加秋, 毛宇翔, 王非凡, 基于多核尺度卷积神经网络的SAR图像目标分类方法, 发明专利: 202110517513.X, 2021.5.12.

[10]艾加秋,毛宇翔,曹振翔,罗旗舞基于多层级深度卷积神经网络的SAR图像舰船检测系统,软件著作权:2020SR12223462020.7.25.