苟军年



职称
副教授，硕士生导师

所在部门
自动化系

办公室
自动化学院404东

联系电话


E-mail
junnian@mail.lzjtu.cn

个人简介


苟军年，男，汉族，副教授，工学博士，硕士生导师，教育部学位中心学位论文评审专家。先后在Journal of X-ray Science and Technology、中国图象图形学报, Journal of Computers, Insight: Non-Destructive Testing and Condition Monitoring等国内外学术刊物上共发表论文10余篇，其中SCI论文3篇，EI论文2篇；论文《Faster R-CNN在工业CT图像缺陷检测中的应用》入选中国图形图像学报2019年度优秀论文。主持和完成光电技术与智能控制教育部重点实验室(兰州交通大学)2018年度开放课题1项，参与或完成国家自然基金项目2项，兰州市科技计划项目1项。获授权实用新型专利2项。曾获得甘肃省总工会第二届青年教师教学技能大赛优秀奖、兰州交通大学青年教师教学一等奖、教学新秀奖等荣誉。

研究方向:
1. 深度学习与模式识别
2. CT图像重建
3. 嵌入式系统设计
4. 智能车导航、路径规划与控制技术

科研项目
1.国家自然科学基金地区科学基金项目，**，多有源电力滤波器的分布式预测控制建模及任务分配策略研究，2019-01至2022-12，在研，参与
2.光电技术与智能控制教育部重点实验室（兰州交通大学）2018 年度开放课题,KFKT2018-14,字典学习的不完备投影CT 图像重建算法研究,2018-08至2019-12,已结题，主持
3.国家自然科学基金地区科学基金项目，**，混合动力汽车电机驱动系统的模型预测容错控制研究，2015-01至2018-12，已结题，参与
4.兰州市科技计划项目，2014-2-7，锥束工业CT截断投影数据重建与智能缺陷识别技术研究及应用，2014-01至2016-12，已结题，参与
5.兰州交通大学青年基金项目，**，基于计算机视觉的AGV系统建模与导引技术研究，2013-01至2015-12,已结题，主持

专著与教材
1. 参编，单片机原理及应用系统设计.科学出版社（2012）

代表性成果
1.论文
(1)Jun-Nian Gou*; Xiao-Yuan Wu; Li Liu; Detection and Segmentation of Defects in Industrial CT Images Based on Mask R-CNN, Journal of Computers, 2020, 31(6): 141-154. (期刊论文)
(2)Gou J*; Wu X; Dong H; Reduced iteration image reconstruction of incomplete projection CT using regularization strategy through Lp norm dictionary learning, Journal of X-ray Science and Technology, 2019, 27(3): 559-572. (期刊论文, SCI, WOS:013)
(3)Gou J*; Zhai P; Dong H; Sparse and limited angle CT Image reconstruction using dictionary learning constrained by L1 norm, Insight-Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, 2019, 61(10): 584-590. (期刊论文，SCI,WOS:006)
(4)常海涛; 苟军年*; 李晓梅; ,Faster R-CNN在工业CT图像缺陷检测中的应用 中国图象图形学报, 2018, 23(07): 1061-1071. (期刊论文)
(5)Gou, J.*; Dong, H.; CT image reconstruction of half-covered projection with fewer iterations based on SB-TVM, Insight: Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, 2016, 58(7): 373-379. (期刊论文, SCI,WOS:006)
2.专利
(1)苟军年; 冯缦; 妥杏娃; 基于无线的太阳能与市电互备LED路灯系统, 2015-10-7, 中国, CN6.0. (实用新型)
(2)苟军年; 常凯兵; 冯缦; 基于GPRS的定向、测向运动固定站点的计时系统, 2015-10-7, 中国, CN6.9. (实用新型)