教学机构

周勇胜，教授，硕士生导师

发布人：信息学院发布时间：2023-02-22浏览次数：1494

周勇胜，工学博士，教授，硕士生导师。2010年毕业于中国科学院电子学研究所信号与信息处理专业，获工学博士学位。2010年至2019年于中科院光电研究院工作。2019年进入北京化工大学信息科学与技术学院工作，主要讲授《数字信号处理》、《Python语言程序设计》、《遥感图像处理及应用》等课程。主要科研方向为合成孔径雷达（SAR）图像目标检测与识别、极化/极化干涉SAR数据处理应用、微波卫星/航空遥感载荷定标与性能检测等，主持国家重点研发计划课题/子课题、国家自然科学基金面上基金/青年基金等国家纵向项目以及横向项目10余项。学术兼职包括中国遥感应用协会定标专业委员会常务委员，《Mathematics》Guest Editor等。发表文章40余篇，授权专利10余项。

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招生专业 Admissions Major

硕士招生：欢迎电子信息工程/计算机科学与技术/人工智能/通信工程等相关专业的同学保送、报考！

学术硕士：

²  信息与通信工程（02图像解译与智能处理）

²  计算机科学与技术（03图像智能信息处理算法研究）

专业硕士：

²  电子信息（新一代电子信息技术-02遥感信息处理）

²  电子信息（计算机技术-05图像智能信息处理算法研究）

科研项目 Research Projects


项目名称

项目来源

基于泛在稳定目标特性转换的SAR辐射交叉定标方法研究

国家自然科学基金面上项目

岛礁和海上构筑物多尺度信息综合提取技术

国家重点研发计划课题

新体制星载SAR系统定标方法与高精度误差补偿技术

国家重点研发计划子课题

微波凝视关联成像目标特性建模与检测识别新方法研究

国家自然科学基金面上项目

无人机载极化干涉SAR森林高度反演方法研究

国家自然科学基金青年项目

复杂自然场景下微波凝视关联图像质量评价技术

国家863计划子课题


论文专利Research Papers


方向

论文专利

SAR定标

[1]       Zhou Y, Zhuang L, Duan J, Zhang F, Hong W.   Synthetic Aperture Radar Radiometric Cross Calibration Based on Distributed   Targets[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and   Remote Sensing, 2022, 15: 9599–9612.

[2]       Zhou Y, Li C, Tang L, Ma L, Wang Q, Liu Q. A   Permanent Bar Pattern Distributed Target for Microwave Image Resolution   Analysis[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2017, 14(2):   164–168.

[3]       Zhou Y, Li C, Ma L, Yang M Y, Liu Q. Improved   trihedral corner reflector for high-precision SAR calibration and   validation[C]//2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium.

[4]       Zhou Y, Wang Q, Ma L, Li C, Tang L, Liu Y.   Quality analysis for images acquired by a new microwave staring correlation   imaging technique[C]//2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing   Symposium.

[5]     周勇胜、庄丽、张帆、尹嫱、孙晓坤、马飞、项德良，一种合成孔径雷达交叉定标方法，202110692072.7，授权

[6]     周勇胜、庄丽、张帆、尹嫱、孙晓坤、马飞、项德良，一种SAR交叉定标参考目标选择方法，202110964448.5，受理

[7]     易明宽、周勇胜、马灵玲、王新鸿、庄丽、王宁、赵永光、汪琪、黎荆梅，一种合成孔径雷达辐射定标方法及装置，202110671440.X，受理

目标检测识别

[1]       Zhou Y, Zhang F, Ma F, Xiang D, Zhang F. Small   Vessel Detection Based on Adaptive Dual-Polarimetric Feature Fusion and   Sea–Land Segmentation in SAR Images[J]. IEEE Journal of Selected Topics in   Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2022, 15: 2519–2534.

[2]       Zhou Y, Zhang S, Sun X, Ma F, Zhang F. SAR   Target Incremental Recognition Based on Hybrid Loss Function and Class-Bias   Correction[J]. Applied Sciences, 2022, 12(3).

[3]       J. Shao(本科生), Q. Yang(本科生),   C. Luo(本科生), R. Li(本科生), Y. Zhou,   F. Zhang. Vessel Detection From Nighttime Remote Sensing Imagery Based on   Deep Learning[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth   Observations and Remote Sensing, 2021, 14: 12536–12544.

[4]       Ma F, Sun X, Zhang F, Zhou Y, Li H-C. What   Catch Your Attention in SAR Images: Saliency Detection Based on   Soft-Superpixel Lacunarity Cue[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote   Sensing, 2023, 61: 1–17.

[5]       D. Wang, F. Zhang, F. Ma, W. Hu, Y. Tang, Y.   Zhou. A Benchmark Sentinel-1 SAR Dataset for Airport Detection[J]. IEEE   Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,   2022, 15: 6671–6686.

[6]         Zhang   F, Wang Y, Ni J, Zhou Y, Hu W. SAR Target Small Sample Recognition Based on   CNN Cascaded Features and AdaBoost Rotation Forest[J]. IEEE Geoscience and   Remote Sensing Letters, 2020, 17(6): 1008–1012.

[7]     周勇胜、张飞翔、张帆、马飞、尹嫱、项德良，基于增强型特征金字塔的双极化SAR小型船只检测方法，202110514236.7，受理

图像分割

[1]       Zhou Y, Yang K, Ma F, Hu W, Zhang F.   Water–Land Segmentation via Structure-Aware CNN–Transformer Network on   Large-Scale SAR Data[J]. IEEE Sensors Journal, 2023, 23(2): 1408–1422.

[2]       Ma F, Zhang F, Xiang D, Yin Q, Zhou Y. Fast   Task-Specific Region Merging for SAR Image Segmentation[J]. IEEE Transactions   on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1–16.

[3]       Ma F, Zhang F, Yin Q, Xiang D, Zhou Y. Fast   SAR Image Segmentation With Deep Task-Specific Superpixel Sampling and Soft   Graph Convolution[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,   2022, 60: 1–16.

[4]     Zhang Z, Xu Z, Liu C, Tian Q,   Zhou Y. Cloudformer V2: Set Prior Prediction and Binary Mask Weighted Network   for Cloud Detection[J]. Mathematics, 2022, 10(15).

[5]     Zhang Z, Miao C, Liu C, Tian Q,   Zhou Y. HA-RoadFormer: Hybrid Attention Transformer with Multi-Branch for   Large-Scale High-Resolution Dense Road Segmentation[J]. Mathematics, 2022,   10(11).

地物分类

[1]       Y. Zhou, P. Chen, N. Liu, Q. Yin, F. Zhang.   Graph-Embedding Balanced Transfer Subspace Learning for Hyperspectral   Cross-Scene Classification[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied   Earth Observations and Remote Sensing, 2022, 15: 2944–2955.

[2]       Ni J, Zhang F, Yin Q, Zhou Y, Li H-C, Hong W.   Random Neighbor Pixel-Block-Based Deep Recurrent Learning for Polarimetric   SAR Image Classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote   Sensing, 2021, 59(9): 7557–7569.

[3]       Da Y(本科生), Ji Z(本科生),   Zhou Y. Building Damage Assessment Based on Siamese Hierarchical Transformer   Framework[J]. Mathematics, 2022, 10(11).

[4]       Y. Wang, J. Cheng, Y. Zhou, F. Zhang, Q. Yin.   A Multichannel Fusion Convolutional Neural Network Based on Scattering   Mechanism for PolSAR Image Classification[J]. IEEE Geoscience and Remote   Sensing Letters, 2022, 19: 1–5.

[5]       Yin Q, Xu J, Xiang D, Zhou Y, Zhang F.   Polarimetric Decomposition With an Urban Area Descriptor for Compact   Polarimetric SAR Data[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations   and Remote Sensing, 2021, 14: 10033–10044.

[6]       Yin Q, Li J, Zhou Y, Xiang D, Zhang F.   Adaptive weighted learning for vegetation contribution in soil moisture   inversion using PolSAR data[J]. International Journal of Remote Sensing,   2022, 43(9): 3190–3215.

[7]     周勇胜、王亚楠、程建达、张帆、尹嫱、项德良、马飞、洪文，一种基于散射机制多通道扩张卷积神经网络的极化SAR地物分类方法，202110365566.4，受理

 

荣誉奖励Honor & Awards

[1]北京市本科毕业设计优秀指导教师，2021年

[2]第四届“中科星图杯”高分遥感图像解译软件大赛“全极化SAR国像地物要素自动分类”第1名，2020年