教职工名录

周勇胜

发布人:信息学院发布时间:2026-06-03浏览次数:48


周勇胜,工学博士,教授,博士生导师。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年于中国科学院光电研究院工作。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》、《人工智能导论》、《高级语言程序设计》、《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)定标、遥感图像目标智能检测、遥感图像地物/云分割、极化/极化干涉SAR数据处理应用,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,中国电子学会遥感遥测遥控分会第八届委员会委员、中国计量测试学会第八届理事会力学计量专业委员会委员、中国指挥与控制学会空天大数据与人工智能专业委员会委员。发表文章50余篇,授权专利10余项。


联系邮箱

zhyosh(at)mail.buct.edu.cn


招生专业

学术博士:控制科学与工程(计算机技术与智能系统、人工智能方向)

工程博士:材料与化工

(博士优先接收具有遥感、SAR背景的考生申报,10月至11月联系)

学术硕士:信息与通信工程(图像解译与智能处理方向)

计算机科学与技术(图像智能信息处理方向)

专业硕士:新一代电子信息技术(遥感信息处理方向)


课题组依托国家级科研项目平台,提供充足的科研经费、GPU计算资源与卫星数据,支持学生参加国内外学术会议、开展联合培养与学术交流。定期开展团建活动,提供科研补贴、高水平成果与项目工作奖励。毕业要求发表较高水平学术成果、参与项目工作。



主要科研项目

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


主要奖励

(1) 2024北京市科学技术奖技术发明奖二等奖(排名3

(2) 2023北京市科学技术奖自然科学奖二等奖(排名5

(3) 2020“中科星图杯”高分遥感图像解译大赛《全极化SAR图像地物要素自动分类》第1名(排名3

(4) 2021 北京市优秀毕设指导教师

(5) 2023北京化工大学优秀毕设指导教师

(6) 2025北京化工大学优秀毕设指导教师

(7) 2022北京化工大学优秀硕士学位论文指导教师


主要论文专利

研究方向

论文专利

SAR定标

  1. ZHOUY,SU J, MA L, YIN Q, ZHANG F. Spaceborne SAR Time-SeriesRadiometric Cross-Calibration via SpatiotemporalScreening-Regression-Modeling Optimization [J]. IEEE Transactionson Geoscience and Remote Sensing, 2025.

  2. ZHOUY,YANG B P, YIN Q, MA F, ZHANG F. Improved SAR RadiometricCross-Calibration Method Based on Scene-Driven Incidence AngleDifference Correction and Weighted Regression [J]. IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024.

  3. ZHOUY,YING Q, YIN Q, WANG A C, ZHANG F. SAR Absolute RadiometricCalibration Utilizing Offshore Wind Farms With Mask-BasedResponse Energy Extraction Approach [J]. IEEE Journal of SelectedTopics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2025.

  4. ZHOUY,CHEN X, YIN Q, MA F, ZHANG F. SAR Radiometric Cross-CalibrationBased on Multiple Pseudoinvariant Calibration Sites withExtensive Backscattering Coefficient Range [J]. IEEE Journal ofSelected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,2025.

  5. ZHOUY,CHEN P, YIN Q, CHEN E, FERRO-FAMIL L, ZHANG F. Polarimetric SARCross-Calibration Method based on Stable Distributed Targets [J].Geo-spatial Information Science, 2024.

  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. 授权

  7. 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

遥感图像目标智能检测

  1. ZHOUY,CHEN L, LIU Y B, MA F, ZHANG F. Efficient Compilation Method forRemote Sensing Deep Learning Models Based on Search Optimizationand Adaptive Clustering[J]. IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing. 2025

  2. ZHOUY,LIU H, MA F, PAN Z, ZHANG F. A Sidelobe-Aware Small ShipDetection Network for Synthetic Aperture Radar Imagery[J]. IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023.

  3. ZHOUY,ZHANG F, YIN Q, MA F, ZHANG F. Inshore Dense Ship Detection inSAR Images Based on Edge Semantic Decoupling and Transformer[J].IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations andRemote Sensing, 2023.

  4. ZHOUY,ZHANG F, MA F, XIANG D, ZHANG F. Small Vessel Detection Based onAdaptive Dual-Polarimetric Feature Fusion and Sea-LandSegmentation in SAR Images[J]. IEEE Journal of Selected Topics inApplied Earth Observations and Remote Sensing, 2022.

  5. ZHOUY,ZHANG S, SUN X, MA F, ZHANG F. SAR Target Incremental RecognitionBased on Hybrid Loss Function and Class-Bias Correction[J].Applied Sciences, 2022.

  6. 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. 授权.

遥感图像地物/云分割

  1. ZHOUY,YANG K, MA F, HU W, ZHANG F. Water-Land Segmentation viaStructure-Aware CNN-Transformer Network on Large-Scale SARData[J]. IEEE Sensors Journal, 2023.

  2. MAF, ZHANG F, YIN Q, XIANG D, ZHOUY.Fast SAR Image Segmentation with Deep Task-Specific SuperpixelSampling and Soft Graph Convolution[J]. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, 2022.

  3. ZHANGZ, TAN S, ZHOUY.CloudformerV3: Multi-Scale Adapter and Multi-Level Large WindowAttention for Cloud Detection[J]. Applied Sciences, 2023.

  4. ZHANGZ, MIAO C, LIU C, TIAN Q, ZHOUY.HA-RoadFormer: Hybrid Attention Transformer with Multi-Branch forLarge-Scale High-Resolution Dense Road Segmentation[J].Mathematics, 2022.

  5. ZHOUY,CHEN P, LIU N, YIN Q, ZHANG F. Graph-Embedding Balanced TransferSubspace Learning for Hyperspectral Cross-SceneClassification[J]. IEEE Journal of Selected Topics in AppliedEarth Observations and Remote Sensing, 2022.

极化/极化干涉SAR数据处理应用

  1. WANGY, CHENG J, ZHOUY,ZHANG F, YIN Q. A Multichannel Fusion Convolutional NeuralNetwork Based on Scattering Mechanism for PolSAR ImageClassification[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2022.

  2. YINQ, LI J, ZHOUY,XIANG D, ZHANG F. Adaptive Weighted Learning for VegetationContribution in Soil Moisture Inversion Using PolSAR Data[J].International Journal of Remote Sensing, 2022.

  3. 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. 授权.

  4. 尹嫱,黄译,张帆,周勇胜.一种基于散射机制用于简缩极化SAR的交互CNN分类方法,202111540134.9. 授权.

  5. 尹嫱,罗莹,马飞,周勇胜,张帆,洪文.一种基于双极化SAR特征的水体悬浮物空间分布监测方法,202310412453.4. 授权.