姓名:
高红民
性别:
男
出生年月:
1983年10月

职称:
青年教授 （正高级）
毕业学校:
河海大学

专业:
信息与通信工程
学位:
博士

联系电话:

电子邮件:
gaohongmin@hhu.edu.cn

研究方向:
深度学习等智能计算方法、遥感影像处理及海洋监测应用、智能系统开发与集成，基因大数据与智慧医疗

获奖情况:
1、科技奖励：
（1）2018年，省科学技术进步奖二等奖，多源卫星联合观测技术及应用，排名1.
（2）2012年，中国商业联合会科学技术奖一等奖，分布智能型图像传感器系统和基于物联网架构的集成应用，排名7.
（3）2013年，中国商业联合会科学技术奖二等奖，增产提质与节能降耗整体优化技术和产品开发，排名5.
（4）2012年，中国电子学会电子信息科学技术奖三等奖，超大规模视频监控与信息服务关键技术研发和应用，排名4.
2、立德树人：
（1）指导6项大学生国家级、省级、校级创新创业训练计划项目(获得结题优秀4项).
（2）2015年度被评为优秀班导师.
（3）2017~2020年连续4年被评为校本科毕业设计优秀指导教师.
（4）指导本科生社会实践，2015年度获先进个人.
（5）2016年度被团江苏省委、省委教育工委评为挂职先进个人.
（6）2019年教育部思政司全国高校教师党支部书记“双带头人”高级研修班结业（本校唯一，全国仅4‰）
主要成果:


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1、发表学术论文:
[1] Hongmin Gao, Yao Yang, Chenming Li, Lianru Gao, Bing zhang. Multi-scale residual network with mixed depthwise convolution for hyperspectral image classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 1-13. (SCI, Accepted, IF=5.855, 一区TOP期刊)
[2] Hongmin Gao, Yao Yang, Sheng Lei, Chenming Li, Hui Zhou, Xiaoyu Qu. Multi-branch fusion network for hyperspectral image classification[J]. Knowledge-based Systems, 2019, 167(2019): 11-25. (SCI, IF=5.921)
[3] Hongmin Gao, Yao Yang, Chenming Li, Xiaoke Zhang, Jia Zhao, Dan Yao. Convolutional neural network for spectral–spatial classification of hyperspectral images[J]. Neural Computing and Applications, 2019, 31(12): 8997-9012. (SCI, IF=4.774)
[4] Hongmin Gao, Yao Yang, Dan Yao, Chenming Li. Hyperspectral image classification with pre-activation residual attention network[J]. IEEE Access, 2019, 31(12): 176587-176599. (SCI, IF=3.745)
[5] Hongmin Gao,Dan Yao, Mingxia Wang, Chenming Li, Haiyun Liu, Zaijun Hua, Jiawei Wang. A Hyperspectral Image Classification Method Based on Multi-Discriminator Generative Adversarial Networks[J]. Sensors, 2019, 19(15): 1-21. (SCI, IF=3.275)
[6] Hongmin Gao,Yao Yang, Xiaoke Zhang, Chenming Li, Qi Yang, Yongchang Wang. Dimension Reduction for Hyperspectral Remote Sensor Data Based on Multi-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm and Game Theory[J]. Sensors, 2019, 19(6): 1-20. (SCI, IF=3.275)
[7] Hongmin Gao,Shuo Lin, Chenming Li, Yao Yang. Application of hyperspectral image classi?cation based on overlap pooling[J]. Neural Processing Letters, 2019, 49(3): 1335-1354. (SCI, IF=2.891)
[8] Hongmin Gao,Shuo Lin, Yao Yang, Chenming Li, Mingxiang Yang. Convolution neural network based on two-dimensional spectrum for hyperspectral image classification[J]. Journal of Sensors, vol. 2018, Article ID **, 13 pages, 2018. (SCI, IF=1.595)
[9] Hongmin Gao,Yao Yang, Chenming Li, Hui Zhou, Xiaoyu Qu. Joint alternate small convolution and feature reuse for hyperspectral image classification[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2018, 7(9): 1-21. (SCI, IF=2.239)
[10] Hongmin Gao,Dan Yao, Yao Yang, Chenming Li, HaiyunLiu, Zaijun Hua. Multiscale 3-D-CNN based on spatial–spectral joint feature extraction for hyperspectral remote sensing images classification[J]. Journal of Electronic Imaging, 2020, 29(1):1-18. (SCI)
[11] Hongmin Gao, Lizhong Xu, Chenming Li, Aiye Shi, Fengchen Huang, Zhenli Ma. A new feature selection method for hyperspectral image classification based on simulated annealing genetic algorithm and Choquet fuzzy integral[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2013, 1-14. (SCI)
[12] Hongmin Gao, Hui Zhou, Lizhong Xu, Aiye Shi. Classification of hyperspectral remote sensing images based on simulated annealing genetic algorithm and multiple instance learning[J]. Journal of Central South University, 2014, 21 (1): 262-271. (SCI)
[13] Chenming Li, Hongmin Gao*,Junlin Qiu, Yao Yang, Xiaoyu Qu, Yongchang Wang, Zhuqing Bi. Grey Model Optimized by Particle Swarm Optimization for Data Analysis and Application of Multi-Sensors[J]. Sensors, 2018, 18(8): 1-12. (SCI, 通讯作者)
[14] Chenming Li, Simon X. Yang, Yao Yang, Hongmin Gao*, Jia Zhao, Xiaoyu Qu, Yongchang Wang, Dan Yao, Jianbing Gao. Hyperspectral remote sensing image classification based on maximum overlap pooling convolutional neural network[J]. Sensors, 2018, 18(10): 1-20. (SCI, 通讯作者)
[15]Chenming Li, Yongchang Wang, Xiaoke Zhang, Hongmin Gao*, Yao Yang, Jiawei Wang. Deep belief network for spectral-spatial classification of hyperspectral remote sensor data[J]. Sensors, 2019, 19(1): 1-13. (SCI, 通讯作者)
[16] Chenming Li, Lei Zhu, Zhiyao He, Hongmin Gao*,Yao Yang, Dan Yao, Xiaoyu Qu. Runoff Prediction Method Based on Adaptive Elman Neural Network[J]. Water, 2019, 11(6): 1-18. (SCI, 通讯作者)
[17] Chenming Li, Hongmin Gao*, Yao Yang, Xiaoyu Qu, Wenjing Yuan. Segmentation method of high resolution remote sensing image for fast target recognition[J]. International Journal of Robotics and Automation, 2019, 34(3): 216-224. (SCI, 通讯作者)
[18] Chenming Li, Xiaoyu Qu, Yao Yang, Hongmin Gao*,Dan Yao, Wenjing Yuan. High-resolution remote sensing image segmentation method based on SRELU[J]. International Journal of Robotics and Automation, 2019, 34(3): 225-234. (SCI, 通讯作者)
[19] Chenming Li, Xiaoyu Qu, Yao Yang, Dan Yao, Hongmin Gao*,Zaijun Hua. Composite Clustering Sampling Strategy for Multiscale Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Images[J]. Journal of Sensors, vol. 2020, Article ID **, 17 pages, 2020. (SCI, IF=1.595) (SCI, 通讯作者)
[20] Huaqin Zuo, Lili Zhai, Xu Liu, Hongmin Gao*, Peipei Xu*. Prognostic significance of neutrophil-lymphocyte ratio in multiple myeloma patients[J]. Translational Cancer Research, 2018, 7(1): 88-96. (SCI, 通讯作者)
[21] 高红民, 李臣明, 周惠, 张振. 神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像降维与分类方法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(11): 2715-2723.(中文EI)
[22] Hongmin Gao, Chenming Li. An object-oriented classification for hyperspectral remote sensing images based on improved Genetic Algorithm and Support Vector Regression [J]. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2015, 12(11): 4624-4631. (EI)
[23] Hongmin Gao, Lizhong Xu, Chenming Li, et al. Object-oriented classification of hyperspectral remote sensing images based on genetic algorithm and support vector machine[J]. Sensors & Transducers Journal, 2013, 157 (10): 6-13. (EI)
[24] Hongmin Gao, Baohua Xu, Zhenli Ma, et al. Method of optimal scheduling of cascade reservoirs, improved chaotic ant colony algorithm, chaotic ant swarm algorithm[J]. Sensors & Transducers Journal, 2013, 159 (11): 149-154. (EI)
[25] Hongmin Gao, Hui Gu, Chenming Li, et al. Water quality data measurement and analysis system equipped in underwater navigation robot[J]. Sensors & Transducers, 2013, 155(8):128-135. (EI)
[26] Hongmin Gao, Yao Yang, Jiawei Wang, et al. Deep Belief Network for Joint Spectral–Spatial Hyperspectral Classification[C]// The 5 China High Resolution Earth Observation Conference_CHREOC, 2018, 1-16. (EI)
[27] 高红民, 李臣明, 王艳, 等. 混合编码差分进化粒子群算法及多示例学习的高光谱影像降维与分类[J]. 中国图象图形学报, 2015, 20(12): 1689-1698. (北大核心)
[28] Hongmin Gao, Baohua Xu, et al. Design on three-channel CMOS synchronous polarization imaging device[J]. Wit Transactions on Information & Communication Technologies, 2014, 59:803-809. (EI)
[29] Hongmin Gao, Minggang Xu, et al. A method of hyperspectral image classification based on posterior probability SVM and MRF[C]// International Conference on Machine Learning and Cybernetics. IEEE, 2014:235-240.(EI)
[30] 高红民, 杨耀, 雷声, 等. 面向海港监测的高分辨率遥感影像分割方法C]// 中国水利学会2018学术年会, 2018, 1-14.
[31] 周惠, 高红民, 田小敏. 基于小波变换一致性检测的遥感影像融合[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(35):166-173.
[32] He Zhu, Hongmin Gao, Chenming Li. A novel rectangular window model-based river detection in SAR images[C]// International Conference of Information Science and Management Engineering. 2014:465-474.
[33] Zhonghao Zhu, Hongmin Gao. Cascade Reservoirs Optimal Scheduling Method Based on Chaotic Ant Colony Algorithm[J]. Advanced Materials Research, 2014, 919-921:1230-1233.
[34] 洪建, 李臣明, 高红民. 基于支持向量机决策树的泵站稳态工况运行下状态识别[J]. 水资源与水工程学报, 2017, 28(3):163-167.
[35] Hui Zhou, Yao Yang, Hongmin Gao, et al. Design of convolutional tornado code[C]// Materials Science and Engineering Conference Series. Materials Science and Engineering Conference Series, 2017:012061.
[36] Chenming Li, Shuo Lin, Hongmin Gao, et al. The Monitoring System of Pumping Station Based on FPGA[C]// International Conference on Energy and Environmental Protection. 2017.
[37] Chenming Li, Yan Wang, Hongmin Gao, et al. Band Selection for Hyperspectral Image Classification Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Advanced Materials Research, 2014, 889-890(21):1073-1077. (EI)
[38] Huaqin Zuo, Lili Zhai, Xu Liu, Hongmin Gao,Peipei Xu. Prognostic significance of neutrophil-lymphocyte ratio in multiple myeloma patients[J]. Translational cancer research, 2018, 7(1):88-96.
[39] Zhen Zhang, Huibin Wang, Xijun Yan, Hongmin Gao, et al. Sensitivity analysis and uncertainty evaluation of space-time image velocimetry[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2017.
[40] Lili Zhang, Qing Ye, Yehong Shao, Chenming Li, Hongmin Gao. An Efficient Hierarchy Algorithm for Community Detection in Complex Networks[J]. Mathematical Problems in Engineering,2014,(2014-10-23), 2014, 2014(5). (SCI)
[41] Xin Wang, Siqiu Shen, Ning Chen, Fengchen Huang, Hongmin Gao. Multi-class remote sensing object recognition based on discriminative sparse representation[J]. Appl Opt, 2016, 55(6):1381-1394. (SCI)
2、已授权专利:
[1] 一种高光谱遥感图像的智能化分类方法: 国家发明专利, 2016, ZL4.6, 排名1.
[2] 一种基于博弈论的多目标高光谱遥感影像波段选择方法: 国家发明专利, 2018, ZL3.5, 排名1.
[3] 一种高光谱遥感影像波段选择方法: 国家发明专利, 2018, ZL7.6, 排名1.
[4] 一种应用于高光谱图像处理的非负矩阵分解方法, 2018, ZL5.3, 排名1.
[5] 一种基于相关系数的高光谱图像波段选择方法: 国家发明专利, 2017, ZL8.0, 排名2.
[6] 一种基于欧氏距离正则化的SAR图像超分辨率重建方法: 国家发明专利, 2017, ZL6.0, 排名2.
[7] 一种应用神经网络敏感性分析的高光谱遥感影像波段选择方法: 国家发明专利, 2018, ZL9.9, 排名2.
[8] 一种对象级高分辨率SAR影像洪水灾害变化检测方法: 国家发明专利, 2017, ZL2.X, 排名3.
[9] 联合灰度阈值分割及轮廓形态识别的SAR图像河道提取方法: 国家发明专利, 2017, ZL5.1, 排名3.
[10] 基于最小外接矩形窗河道分段模型的SAR图像河道提取方法: 国家发明专利, 2017, ZL2.7, 排名3.
[11] 一种支持时间调整和紧急情况处理的交通灯控制方法: 国家发明专利, 2017, ZL3.9, 排名4.
[12] 基于Web动态参与的分布式并行计算平台系统: 国家发明专利, 2013, ZL5.5, 排名4.
[13] 抗脉冲干扰的多时相SAR图像多层贝叶斯盲解卷积方法: 国家发明专利, 2015, ZL1.4, 排名4.
[14] 基于多尺度融合的对象级高分辨率遥感影像变化检测方法: 国家发明专利, 2013, ZL9.3, 排名5.
[15] 一种海量数据多线程并行处理中的负载均衡方法: 国家发明专利, 2015, ZL2.7）, 排名6.
[16] 基于最佳尺度的高分辨率合成孔径雷达遥感检测方法: 国家发明专利, 2012, ZL2.1, 排名7
[17] 一种水位报警装置: 实用新型专利, 2018, ZL8.4, 排名1.
[18] 一种无人机机载遥感物探仪: 实用新型专利, 2018, ZL0.1, 排名1.
[19] 一种水库水位监控器: 实用新型专利, 2018, ZL9.5, 排名1.
[20] 一种泵站进水流道: 实用新型专利, 2018，ZL6.5, 排名1.
[21] 雷达电波流速自动测验系统: 实用新型专利, 2012, ZL6.1, 排名1.
[22]一种高光谱降噪处理系统: 实用新型专利, 2015, ZL2.2，排名2.
[23] 一种高光谱图像分类系统: 实用新型专利, 2015, ZL2.0, 排名3.
[24] 一种泵站排涝装置: 实用新型专利, 2018，ZL2.7, 排名3.
[25] 一种给排水泵站: 实用新型专利, 2018, ZL4.5, 排名3.
3、出版学术专著：
[1] 《高光谱遥感图像特征提取与分类》（ISBN 978-7-115-512390-0）.人民邮电出版社, 2019, 排名2.
[2] 《高分辨率遥感影像处理方法及应用》（ISBN 978-7-03-051935-1）. 科学出版社, 2017-03, 排名3.
4、计算机软件著作权：
[1] 级联系统运行实时工况评估检测软件V1.0, 软著登字第**号, 登记号:2017SR461935, 完成日期: 2016.10.2.
[2] 站内多机组——并联站群——梯级泵站群优化运行调度软件V1.0, 软著登字第**号, 登记号: 2017SR466361, 完成日期: 2016.12.08.
[3] 关键绩效指标分析评估监测软件V1.0,软著登字第**号, 登记号:2017SR466401, 完成日期:2017.03.08.

在研项目:

作为主要负责人承担的科研项目:
[1] 国家自然科学基金青年项目: 基于计算共形几何的海洋高光谱遥感影像特征分析与目标识别, 2017, 第一负责人.
[2] 江苏省科技成果转化面上项目: 高频片式压控晶体振荡器技术研发, 2016, 第一负责人.
[3] 中国博士后科学基金面上资助项目: 基于Ricci流的海洋高光谱遥感影像特征提取与目标识别, 2018, 第一负责人.
[4] 国家自然科学基金青年项目: 面向河道水流实时监测的时空图像测速方法及试验研究, 2017, 第二负责人.
[5] 国家重点研发计划项目子课题: 中小河流洪水预警预报智能调度决策支持平台集成与示范, 2018, 第二负责人.
[6] 国家科技支撑计划项目子课题: 南水北调中线干线工程应急运行集散控制技术研究与示范, 2015, 第二负责人.
[7] 国家科技支撑计划项目子课题: 南水北调东线工程泵站（群）优化调度关键技术集成与示范, 2015, 第二负责人.
[8] 国家自然科学基金项目子课题: 大数据环境下流域水资源冲突分析方法研究, 2017, 第二负责人.
[9] 国家水资源监控能力建设二期项目: 标准水利信息服务元数据规范编制前期工作, 2018, 第二负责人.
[10] 水利部948计划项目: 枢纽、灌区泵站CIMS的应用推广, 2010,第二负责人.
[11] 江苏省自然科学基金青年项目: 基于光谱-偏振成像的免控制点河流水面时均流场量测方法, 2017, 第三负责人.
[12] 江苏沿海地区发展办公室委托项目: 江苏沿海滩涂围垦开发管理信息系统, 2016, 第二负责人.
[13] 中央高校基本科研业务费项目: 基于粒计算的多源多模态遥感影像海气界面目标协同识别, 2020, 第一负责人.
[14] 中央高校基本科研业务费项目: 基于离散曲面曲率流的海洋高光谱遥感影像目标识别方法, 2018, 第一负责人.
[15] 中央高校基本科研业务费项目: 智能视觉测量与探测设备, 2015, 第一负责人.
[16] 中央高校基本科研业务费项目: 高光谱遥感影像降维及分类方法研究, 2014, 第一负责人.