李云栋 李云栋，博士，IEEE会员/中国仪器仪表学会高级会员，多个SCI期刊审稿人。



中国， 北京， 100144
北方工业大学信息学院
liyundong@ncut.edu.cn



个人简历
博士毕业于北京航空航天大学通信与信息系统专业，硕士毕业于北京工业大学自动控制理论与应用专业。

教授课程
电路分析基础、Digital Circuits and Systems


主要研究领域和方向
主要从事机器学习、机器视觉、图像理解与模式识别、大型土木基础设施无损检测等方向的研究与应用开发工作。

近五年的荣誉成果
2012年全国电子专业人才大赛总决赛优秀指导教师
2016年北京市大学生电子竞赛优秀指导教师



近年来主要科研项目

1. 面向深度迁移学习的跨领域特征表达模型及桥梁裂缝检测应用研究，北京市自然科学基金面上项目，纵向
2. 视觉传感器及其在表面瑕疵检测中的应用研究，市教委科技计划项目，纵向
3. 基于深度学习的铁路异物侵限检测算法，河北省大型结构健康诊断与控制重点实验室，纵向
4.多项企业委托课题

近年来出版的主要教材与专著
编著：
?李云栋,?基于Blackfin处理器的uClinux系统设计与实现, 电子工业出版社.
代表论文：
1.Yundong Li, Weigang Zhao, Pan Jiahao. Deformable Patterned Fabric Defect Detection with Fisher Criterion based Deep Learning. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,??2017?,?14?(2)?:1256-1264. ( SCI期刊).
2. Yundong Li，Jingxuan Ai, Changqing Sun. Online Fabric Defect Inspection Using Smart Visual Sensors [J], Sensors, 2013, 13(4), 4659-4673. (SCI期刊)
3.Yundong Li, Cheng Zhang. Automated Vision System for Fabric Defect Inspection Using Gabor Filters and PCNN, SpringerPlus, 5(1):765, 2016. ?(SCI期刊).
4. Li, Yundong, Zhang Jiyue, Lin Yubing. Combining Fisher Criterion and Deep Learning for Patterned Fabric Defect Inspection. IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS?, E99D(11),?pp2840-2842, 2016.??(SCI期刊)
5. Yundong Li, Weigang Zhao, Xueyan Zhang, Qichen Zhou. A two-stage crack detection method for concrete bridges using Convolutional Neural Networks, IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, E101-D(12),2018. (SCI期刊)
6.Yundong Li, Xueyan Zhang, Hongguang Li, Qichen Zhou, Xianbin Cao, Zhifeng Xiao. Object Detection and Tracking Under Complex Environment Using Deep Learning based Local Probability Model. Special Issue: Visual Domain Adaptation and Generalization, IET Computer Vision. (SCI期刊)
7. Yundong Li, Antonios Kontsos, Ivan Bartoli. Automated rust defect detection of a steel bridge using aerial multispectral imagery. Journal of Infrastructure Systems. (SCI期刊)
8. Yundong Li, Hongguang Li, Hongren Wang. Pixel-wise Crack Detection Using Deep Local Pattern Predictor for Robot Application. Sensors,?2018,?18(9), 3042; ?https://doi.org/10.3390/s**. (SCI期刊)
9. Yundong Li, Shi Ye, Ivan Bartoli, Semisupervised classification of hurricane damage from postevent aerial imagery using deep learning, ?J. Appl. Remote Sens.?12(4), 045008 (2018), doi: 10.1117/1.JRS.12.045008.? (SCI期刊)

在研主要项目
1.面向深度迁移学习的跨领域特征表达模型及桥梁裂缝检测应用研究，北京市自然科学基金面上项目
2.铁路异物侵限检测，企业委托课题



国内外学术活动
2017.9-2018.8，美国德雷塞尔大学访问