基本信息Personal Information
教授博士生导师
硕士生导师
主要任职：无
其他任职：院长
性别：男
毕业院校：天津大学
学位：博士
在职信息：在职
所在单位：信息与通信工程学院
学科：通信与信息系统 信号与信息处理
办公地点：大连理工大学创新园大厦B510
联系方式：电子邮箱：whyu@dlut.edu.cn办公电话：**移动电话：**
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个人简介Personal Profile
大理工大学信息与通信工程学院教授，博士生导师。1990年获吉林工业大学学士学位，1993年获中国科学院长春光机所硕士学位，1997年获天津大学光学仪器专业博士学位。辽宁省优秀青年骨干教师, 辽宁省 “百千万人才工程”千人层次人选。中国通信学会理事，中国航空学会信息融合分会理事，电子学会高级会员，IEEE会员，ACM会员。主要从事通信与信息系统方面的教学研究工作，在无线网络技术、基于网络环境的智能视频图像处理、移动自组织网络、传感器网络、移动通信技术、信源信道联合编码方面发表论文100余篇。主要围绕移动多媒体计算开展科研工作，包括移动通信物理层技术、移动自组织网络(Mobile Ad Hoc)和传感器网络(MSN)、先进视频编码技术和图像处理技术、网络信息论和移动网络环境下的网络编码技术以及网络环境下的智能视频图像处理技术。完成了国家自然科学基金、教育部重点项目、博士点基金、省科委重点项目、国家重点实验室项目及企业合作项目20多项。教育经历Education Background
工作经历Work Experience
1994.31997.10
天津大学
光学仪器
博士
1990.91993.2
中科院长春光机所
光学仪器
硕士
1986.91990.7
吉林工业大学
电子技术
学士
2004.7至今
大连理工大学
教授
2000.122004.7
浙江大学
副教授
1997.122001.2
浙江大学
讲师
1993.21994.3
长春光机所
实习研究员
研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations
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教授博士生导师
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主要任职：无
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学位：博士
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研究领域
1、遥感图像处理
（1）高光谱图像分类与目标探测
高光谱遥感将成像技术与光谱探测技术相结合，是遥感技术的突破。高光谱图像的每个相元包含了目标光谱信息，每个波段包含了目标区域的空间几何信息。为发挥遥感技术与成像技术的优势，本系统使用高光谱数据，将人工智能中的先进技术应用到对地目标监测中，对感兴趣目标进行特征提取与目标探测，实现针对重点目标持续获取，数据分析，从而转化为对目标的整体观测、分析和解译，以期提供高效、高可信度的决策信息。
系统分为四部分：数据预处理（空间校正，大气校正，光谱校正等），基于深度学习算法的特征提取，基于集成学习的目标分类与识别，以及目标状态分析与预测。
系统特点：
与传统的目视解译相比节约人力成本，发挥遥感数据的‘遥感’优势，降低现场实地考察成本，丰富的高光谱数据源可实现目标的持续探测，发挥大数据与人工智能优势，实现更有效的智能化目标分析。
应用范围：
城市、矿山、生态系统等的监测与演化变迁分析，重点目标检测、运动轨迹跟踪与运动预测，重点目标区域异常检测与入侵预警，具体目标的状态实时监测，如植被病虫害，营养素含量。
（2）SAR图像地物分类
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)遥感图像不受光照、天气条件等的影响，拥有丰富的极化信息和纹理信息，能够对地物目标进行全天时、全天候、高分辨率、大面积的监测。为发挥SAR图像优势，本系统利用SAR数据，将人工智能中的先进技术应用到地物分类任务中，对感兴趣地物目标进行特征提取并分类。该系统能提取有效的空间信息并抑制相干斑噪声的影响，提高了地物分类精度。
系统由八层深度网络构成：第一层为卷积层，进行纹理特征提取；第二层为尺度变换层，用于集成近邻信息；中间四层采用基于稀疏自动编码器的网络，进行特征优化并分类；最后两层进行后处理，去除误分类孤立点。
系统特点：
高分辨率、大面积地物目标监测，全天候、全天时的持续信息获取，智能化地物目标分析，识别精度高，处理速度可观。
应用范围：
海洋信息获取与分析(如海冰识别)，军事目标侦察与追踪，国土资源调查(如围填海监测)。
（3）海洋浮筏SAR图像目标识别
海洋浮筏养殖是海域监测的重要组成部分，可见光遥感图像无法完全准确地获取养殖目标, 而基于主动成像的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)遥感图像能够得到养殖目标。本系统为解决海洋SAR图像相干斑噪声严重、SAR图像特征单一等问题，提出一种深度协同稀疏编码网络进行海洋浮筏识别。通过北戴河海域浮筏养殖SAR图像的实验验证所提系统的有效性。该系统不仅具有优异的特征表示能力,而且通过近邻协同约束,有效抑制相干斑噪声影响,提高了目标识别精度。
该系统分为四个模块：数据预处理（几何校正，辐射校正，光斑降噪等），数据的特征提取（纹理特征，轮廓特征等），超像素分割，目标识别(深度协同稀疏编码网络)。
系统特点：
大面积、持续的目标识别，智能化目标识别，降低人工调研成本，识别精度高，处理速度快。
应用范围：
海洋浮筏养殖区域监测，海洋浮筏养殖种类识别。
（4）红树林生态系统遥感监测
红树林生态系统是海洋生产力最高的生态系统之一，对海岸带的环境保护、生态平衡以及生物多样性保护等有重要意义。由于湿地生态系统的特性，野外实测艰难，成本巨大，动态监测难度大。本系统利用了遥感技术不需要现场测量、覆盖面积大、数据更新周期短等优势，采用了基于模式识别相关技术的智能算法，进行红树林种类的测绘和动态变化的监测，实现了智能监测红树林生态系统。
本系统分为四个模块：数据获取(遥感数据获取与现场数据采集)，数据预处理(红树林指纹光谱收集、遥感图像预处理等)，数据分析(依靠人工智能方法进行红树林种类识别)，评价与预测(利用多时段数据结果分析红树林变化等)。该系统为红树林种间识别、病虫害监测、历史空间变迁等问题都提供了技术支撑。
系统特点：
降低现场考察成本，节约人力成本，智能化、动态的生态监测系统，高分辨率、大面积的监测，识别精度高，时效性高。
应用范围：
海岸带植被种类识别，海岸带植被变化监测，海岸带生态系统变化分析。
（5）红树林生态系统遥感监测
遥感技术具有客观、及时的特点，可对大范围的地面信息进行持续获取，用于农业信息提取监测具有得天独厚的优势。为发挥遥感技术优势，本系统联合使用高空间、高光谱和高时间分辨率遥感数据（卫星遥感与航空遥感），以及多种传感器数据，利用大数据优势，将人工智能中的先进技术应用到精准农业遥感中，实现星-机-地一体化的技术体系，以向集约化、精准化、智能化的智慧农业转变。
该系统可进行长时间序列作物长势监测和估产（作物面积估算，单产预测，粮食产量预测，作物空间结构，作物长势监测），精准植被指数的定量遥感反演，养分，水量，墒情测定，以及其他生长状态监测。该系统可实现农机作业快速响应，从而科学种植，提供农田利用率。
系统特点：
实现星-机-地一体化的技术体系，可实现大范围实时监测，丰富的多源数据可实现对农业信息的全面监测，发挥大数据与人工智能优势，实现精准农业。
应用范围：
作物产量分析预测，作物病虫害监测，作物营养素遥感测定，精准农业系统。
2、视频图像处理
（1）图像视频增强系统
View Enhancer 图像视频增强系统是一款以改善图像和视频的视觉质量、丰富信息量为目的的处理软件。它集成暗通道算法、多尺度Retinex算法、直方图均衡化算法等多种图像去雾增强算法，能够自动判断图像质量并选择相应的算法，进行图像和视频增强处理。
具体而言，该系统首先对输入图像或视频进行质量评估，从而判断退化因素（包括低照度、低对比度、薄雾、阴霾）；然后，根据不同退化类型，自动选择相应的增强处理方法，并根据输入图像的特点自适应设置算法参数，以达到最优增强效果。此外，用户也可根据实际需求手动选择增强处理方法或设置算法相关参数。该系统极大地改善了图像和视频的视觉效果，操作简单，应用广泛。
系统特点：
自动判别图像或视频质量，自动选择合适的增强方法，明显改善图像或视频质量，处理速度快可达到实时。
应用范围：
道路监测，安防监控，辅助驾驶，侦查系统，机器人视觉系统。
（2）移动视频拼接与稳像
随着移动设备大量普及，特别是近年来无人机的广泛应用，对移动视频的稳像以及拼接技术需求迫切。实验室采用放射模型实现了2.5D视频稳像与拼接，和2D稳像拼接相比具有更高的精度和视频连续性，与3D相比在性能微小下降情况下可以达到实时。同时该系统也可用于红外视频，具有广泛应用价值。该系统已经在海上无人机平台上进行应用，取得良好效果。
系统特点：
移动视频源无需标定，视频源无需固定，拼接视频画面稳定、连续，可在嵌入式平台实现，支持可见光、红外、SAR多种视频。
应用范围：
手持设备多媒体应用，UAV航拍视频处理，红外视频稳像拼接，无人机视频大视角合成，汽车辅助驾驶。
（3）嵌入式实时视频去雾系统
实时视频去雾 (Real-time video defogging)系统是一款全天候、全自动、全实时的图像视频处理系统。系统主要研究了基于图像复原和图像增强的去雾算法; 优化了暗通道去雾算法，指导滤波去雾算法，以及MSCR图像去雾增强算法，能够实现自主取景，并针对所取图像和视频进行实时的去雾处理。
系统将复杂度高、实时性差的图像去雾算法，进行了分级优化，使其能够在嵌入式硬件上流畅地运行。第一级为项目级，集成开发环境自带的优化选项;第二级为算法级，主要负责降低算法复杂度;第三级为结构级，使用EDMA技术实现数据的快速搬移。
系统特点：
全天候、全自主、全实时，集成多种去雾算法，分级优化策略，硬件运行流畅。
应用范围：
道路监控，探测跟踪，辅助驾驶。
3、无线网络技术
（1）室内无线定位技术
室内无线定位跟踪是实现普适计算、智能环境等应用的关键支撑技术。该技术基于WiFi信号、GSM/3G/LTE信号等无线信号，借助移动设备测量到的周边锚节点的信号强度信息，实现对移动设备的定位、跟踪。在国家自然科学基金、教育部博士点基金资助下，课题组在差分动态射频地图构建、NLOS检测与抑制、高效健壮的定位跟踪算法方面取得了一系列成果，发表在IEEE TVT\\TWC\\TIE等期刊，获得辽宁省自然科学学术成果一等奖。
技术特点：
支持多种常规无线信号，动态差分射频地图，NLOS检测与抑制，健壮的定位跟踪算法。
应用范围：
商场、停车场定位，智能医院，矿井工人定位，港口、矿山车辆定位跟踪。
（2）无线目标状态识别技术
该技术可实现在目标不携带任何设备的条件下，利用目标对无线链路的遮蔽效应，通过分析多路无线链路信号实现对目标运动状态的估计。该技术使得传统无线网络具备了对其覆盖范围内目标状态进行感知的能力，将在智能空间、安防、求援等领域具有广泛的应用前景。在国家自然科学基金、教育部留学归国人员启动基金、星海学者计划等项目的资助下，课题组在具有较好区分能力的信号特征提取方法、高性能的分类算法等方面取得了一系列成果，发表在IEEE TMC\\TVT等期刊。
技术特点：
目标不携带任何设备，不涉及隐私泄露问题，系统可基于多种无线网络设计，对光照、遮蔽等环境不敏感，便于实施。
应用范围：
空巢老人监护，慢性病人监护，智能房屋、智能空间，普适计算、移动计算。
（3）无线层析成像技术
类似于工业CT原理，无线层析成像是一种新兴的利用目标对无线链路的遮蔽效应实现对无线网络覆盖范围内目标进行成像的新技术。该技术使得传统无线网络具备了对其覆盖范围内目标位置进行感知的能力，将在智能空间、安防、求援等领域具有广泛的应用前景。在国家自然科学基金、教育部留学归国人员启动基金、星海学者计划等项目的资助下，课题组在多维无线成像、TOF无线成像、成像链路模型与处理算法、图像重构算法等方面取得了一系列成果，发表在IEEE TIE\\TWC\\TVT\\TII等期刊，获批专利2项，获得辽宁省自然科学学术成果一等奖2次。
技术特点：
支持目标不携带任何设备情况下的定位跟踪，不涉及隐私泄露问题，可对已有的无线网络进行升级实现，例如WiFi网络，对光照、遮蔽等环境不敏感，便于实施。
应用范围：
目标不携带设备的室内定位，安防、监测、救援，智能环境、智能空间、智慧城市，普适计算、移动计算。
（4）嵌入式无线智能投影仪
智能投影仪改变以往的VGA/HDMI线连接的方式，而是通过PC端特定软件完成屏幕的抓取、屏幕抓取后数据的压缩，压缩后的图像通过Wi-Fi传输给数据处理服务器，此时，压缩数据将会进行两部分处理，一部分是通过PC上的解码软件进行数据解压后，直接输送给投影仪进行屏幕的投影；另一部分则是以数据包的形式进行广播，从而使得区域内能够接受数据的设备得到平稳的数据流，并通过客户端软件进行处理，从而在收听者的设备上进行显示，完成数据流的多重流向。至此，整个投影系统完成了所有文字、图像或视频的传输及投影工作。
智能投影仪主要由三部分组成：录屏编码软件、数据处理服务器、客户端解码软件。
系统特点：
通过无线进行传输，省去各种连接线，方便、简洁，采用H.264压缩，图像高清、稳定且极大地缩小了传输延时，添加广播方式，通过服务器广播输出，更好地扩大数据传输范围，跨设备浏览，不再拘泥于PC端，手机、平板亦可以同时观看。
应用范围：
传道授业（如各种教育机构的教学设备），重要会议（如公司内年终大会），智能家居，智能监控领域。
论文成果 More>>
吴涛,王伟斌,于力,谢蓓敏,尹维崴,王洪玉.轻量级YOLOV3的绝缘子缺陷检测方法[J],计算机工程,2019,45(8):275-280
Zhang, Lingyan,Wang, Hongyu.Device-Free Tracking via Joint Velocity and AOA Estimation With Commodity WiFi[J],IEEE SENSORS JOURNAL,2019,19(22):10662-10673
Zhang, Pingping,Liu, Wei,Wang, Hongyu,Lei, Yinjie,Lu, Huchuan.Deep gated attention networks for large-scale street-level scene segmentation[J],PATTERN RECOGNITION,2019,88:702-714
Ma, Xiaorui,Fu, Anyan,Wang, Jie,Wang, Hongyu,Yin, Baocai.Hyperspectral Image Classification Based on Deep Deconvolution Network With Skip Architecture[J],IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING,2018,56(8):4781-4791
Wang, Yifan,Wang, Lijun,Wang, Hongyu,Li, Peihua.Information-Compensated Downsampling for Image Super-Resolution[J],IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS,2018,25(5):685-689
Liu, Xiaokai,Ma, Xiaorui,Wang, Jie,Wang, Hongyu.(ML)-L-3: Multi-modality mining for metric learning in person re-Identification[J],PATTERN RECOGNITION,2018,76:650-661
专利 More>>
一种基于各向异性的特征描述符图像拼接方法
基于双套指纹叠加的WLAN定位方法
一种基于HSV色彩空间的局部Retinex增强方法
一种收集与利用空闲频谱资源的方法
基于动态时隙分配的无线数据采集方法
基于TPEG协议和Android平台的交通信息发布系统
著作成果
数字电路与系统
Wireless Sensor Networks Technology And Applications
数字电路与系统
科研项目 More>>
复杂地貌条件下输电线路态势感知与运维决策智能平台, 主管部门科技项目, 2018/07/20-2019/12/31, 进行
AMOLED显示器P-HDR影像增强技术, 企事业单位委托科技项目, 2016/12/01-2017/11/30, 进行
高光谱与极化SAR图像协同深度学习分类方法研究, 国家自然科学基金项目, 2016/08/17, 进行
海面红外视频稳像软件开发, 企事业单位委托科技项目, 2016/06/01-2017/06/01, 进行
DAFS子系统软件核心算法研制, 企事业单位委托科技项目, 2016/04/12-2016/10/11, 进行
航空异源图像融合算法研究, 企事业单位委托科技项目, 2015/06/24-2016/04/30, 进行
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（1）高光谱图像分类与目标探测
高光谱遥感将成像技术与光谱探测技术相结合，是遥感技术的突破。高光谱图像的每个相元包含了目标光谱信息，每个波段包含了目标区域的空间几何信息。为发挥遥感技术与成像技术的优势，本系统使用高光谱数据，将人工智能中的先进技术应用到对地目标监测中，对感兴趣目标进行特征提取与目标探测，实现针对重点目标持续获取，数据分析，从而转化为对目标的整体观测、分析和解译，以期提供高效、高可信度的决策信息。
系统分为四部分：数据预处理（空间校正，大气校正，光谱校正等），基于深度学习算法的特征提取，基于集成学习的目标分类与识别，以及目标状态分析与预测。
系统特点：
与传统的目视解译相比节约人力成本，发挥遥感数据的‘遥感’优势，降低现场实地考察成本，丰富的高光谱数据源可实现目标的持续探测，发挥大数据与人工智能优势，实现更有效的智能化目标分析。
应用范围：
城市、矿山、生态系统等的监测与演化变迁分析，重点目标检测、运动轨迹跟踪与运动预测，重点目标区域异常检测与入侵预警，具体目标的状态实时监测，如植被病虫害，营养素含量。
（2）SAR图像地物分类
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)遥感图像不受光照、天气条件等的影响，拥有丰富的极化信息和纹理信息，能够对地物目标进行全天时、全天候、高分辨率、大面积的监测。为发挥SAR图像优势，本系统利用SAR数据，将人工智能中的先进技术应用到地物分类任务中，对感兴趣地物目标进行特征提取并分类。该系统能提取有效的空间信息并抑制相干斑噪声的影响，提高了地物分类精度。
系统由八层深度网络构成：第一层为卷积层，进行纹理特征提取；第二层为尺度变换层，用于集成近邻信息；中间四层采用基于稀疏自动编码器的网络，进行特征优化并分类；最后两层进行后处理，去除误分类孤立点。
系统特点：
高分辨率、大面积地物目标监测，全天候、全天时的持续信息获取，智能化地物目标分析，识别精度高，处理速度可观。
应用范围：
海洋信息获取与分析(如海冰识别)，军事目标侦察与追踪，国土资源调查(如围填海监测)。
（3）海洋浮筏SAR图像目标识别
海洋浮筏养殖是海域监测的重要组成部分，可见光遥感图像无法完全准确地获取养殖目标, 而基于主动成像的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)遥感图像能够得到养殖目标。本系统为解决海洋SAR图像相干斑噪声严重、SAR图像特征单一等问题，提出一种深度协同稀疏编码网络进行海洋浮筏识别。通过北戴河海域浮筏养殖SAR图像的实验验证所提系统的有效性。该系统不仅具有优异的特征表示能力,而且通过近邻协同约束,有效抑制相干斑噪声影响,提高了目标识别精度。
该系统分为四个模块：数据预处理（几何校正，辐射校正，光斑降噪等），数据的特征提取（纹理特征，轮廓特征等），超像素分割，目标识别(深度协同稀疏编码网络)。
系统特点：
大面积、持续的目标识别，智能化目标识别，降低人工调研成本，识别精度高，处理速度快。
应用范围：
海洋浮筏养殖区域监测，海洋浮筏养殖种类识别。
（4）红树林生态系统遥感监测
红树林生态系统是海洋生产力最高的生态系统之一，对海岸带的环境保护、生态平衡以及生物多样性保护等有重要意义。由于湿地生态系统的特性，野外实测艰难，成本巨大，动态监测难度大。本系统利用了遥感技术不需要现场测量、覆盖面积大、数据更新周期短等优势，采用了基于模式识别相关技术的智能算法，进行红树林种类的测绘和动态变化的监测，实现了智能监测红树林生态系统。
本系统分为四个模块：数据获取(遥感数据获取与现场数据采集)，数据预处理(红树林指纹光谱收集、遥感图像预处理等)，数据分析(依靠人工智能方法进行红树林种类识别)，评价与预测(利用多时段数据结果分析红树林变化等)。该系统为红树林种间识别、病虫害监测、历史空间变迁等问题都提供了技术支撑。
系统特点：
降低现场考察成本，节约人力成本，智能化、动态的生态监测系统，高分辨率、大面积的监测，识别精度高，时效性高。
应用范围：
海岸带植被种类识别，海岸带植被变化监测，海岸带生态系统变化分析。
（5）红树林生态系统遥感监测
遥感技术具有客观、及时的特点，可对大范围的地面信息进行持续获取，用于农业信息提取监测具有得天独厚的优势。为发挥遥感技术优势，本系统联合使用高空间、高光谱和高时间分辨率遥感数据（卫星遥感与航空遥感），以及多种传感器数据，利用大数据优势，将人工智能中的先进技术应用到精准农业遥感中，实现星-机-地一体化的技术体系，以向集约化、精准化、智能化的智慧农业转变。
该系统可进行长时间序列作物长势监测和估产（作物面积估算，单产预测，粮食产量预测，作物空间结构，作物长势监测），精准植被指数的定量遥感反演，养分，水量，墒情测定，以及其他生长状态监测。该系统可实现农机作业快速响应，从而科学种植，提供农田利用率。
系统特点：
实现星-机-地一体化的技术体系，可实现大范围实时监测，丰富的多源数据可实现对农业信息的全面监测，发挥大数据与人工智能优势，实现精准农业。
应用范围：
作物产量分析预测，作物病虫害监测，作物营养素遥感测定，精准农业系统。
2、视频图像处理
（1）图像视频增强系统
View Enhancer 图像视频增强系统是一款以改善图像和视频的视觉质量、丰富信息量为目的的处理软件。它集成暗通道算法、多尺度Retinex算法、直方图均衡化算法等多种图像去雾增强算法，能够自动判断图像质量并选择相应的算法，进行图像和视频增强处理。
具体而言，该系统首先对输入图像或视频进行质量评估，从而判断退化因素（包括低照度、低对比度、薄雾、阴霾）；然后，根据不同退化类型，自动选择相应的增强处理方法，并根据输入图像的特点自适应设置算法参数，以达到最优增强效果。此外，用户也可根据实际需求手动选择增强处理方法或设置算法相关参数。该系统极大地改善了图像和视频的视觉效果，操作简单，应用广泛。
系统特点：
自动判别图像或视频质量，自动选择合适的增强方法，明显改善图像或视频质量，处理速度快可达到实时。
应用范围：
道路监测，安防监控，辅助驾驶，侦查系统，机器人视觉系统。
（2）移动视频拼接与稳像
随着移动设备大量普及，特别是近年来无人机的广泛应用，对移动视频的稳像以及拼接技术需求迫切。实验室采用放射模型实现了2.5D视频稳像与拼接，和2D稳像拼接相比具有更高的精度和视频连续性，与3D相比在性能微小下降情况下可以达到实时。同时该系统也可用于红外视频，具有广泛应用价值。该系统已经在海上无人机平台上进行应用，取得良好效果。
系统特点：
移动视频源无需标定，视频源无需固定，拼接视频画面稳定、连续，可在嵌入式平台实现，支持可见光、红外、SAR多种视频。
应用范围：
手持设备多媒体应用，UAV航拍视频处理，红外视频稳像拼接，无人机视频大视角合成，汽车辅助驾驶。
（3）嵌入式实时视频去雾系统
实时视频去雾 (Real-time video defogging)系统是一款全天候、全自动、全实时的图像视频处理系统。系统主要研究了基于图像复原和图像增强的去雾算法; 优化了暗通道去雾算法，指导滤波去雾算法，以及MSCR图像去雾增强算法，能够实现自主取景，并针对所取图像和视频进行实时的去雾处理。
系统将复杂度高、实时性差的图像去雾算法，进行了分级优化，使其能够在嵌入式硬件上流畅地运行。第一级为项目级，集成开发环境自带的优化选项;第二级为算法级，主要负责降低算法复杂度;第三级为结构级，使用EDMA技术实现数据的快速搬移。
系统特点：
全天候、全自主、全实时，集成多种去雾算法，分级优化策略，硬件运行流畅。
应用范围：
道路监控，探测跟踪，辅助驾驶。
3、无线网络技术
（1）室内无线定位技术
室内无线定位跟踪是实现普适计算、智能环境等应用的关键支撑技术。该技术基于WiFi信号、GSM/3G/LTE信号等无线信号，借助移动设备测量到的周边锚节点的信号强度信息，实现对移动设备的定位、跟踪。在国家自然科学基金、教育部博士点基金资助下，课题组在差分动态射频地图构建、NLOS检测与抑制、高效健壮的定位跟踪算法方面取得了一系列成果，发表在IEEE TVT\\TWC\\TIE等期刊，获得辽宁省自然科学学术成果一等奖。
技术特点：
支持多种常规无线信号，动态差分射频地图，NLOS检测与抑制，健壮的定位跟踪算法。
应用范围：
商场、停车场定位，智能医院，矿井工人定位，港口、矿山车辆定位跟踪。
（2）无线目标状态识别技术
该技术可实现在目标不携带任何设备的条件下，利用目标对无线链路的遮蔽效应，通过分析多路无线链路信号实现对目标运动状态的估计。该技术使得传统无线网络具备了对其覆盖范围内目标状态进行感知的能力，将在智能空间、安防、求援等领域具有广泛的应用前景。在国家自然科学基金、教育部留学归国人员启动基金、星海学者计划等项目的资助下，课题组在具有较好区分能力的信号特征提取方法、高性能的分类算法等方面取得了一系列成果，发表在IEEE TMC\\TVT等期刊。
技术特点：
目标不携带任何设备，不涉及隐私泄露问题，系统可基于多种无线网络设计，对光照、遮蔽等环境不敏感，便于实施。
应用范围：
空巢老人监护，慢性病人监护，智能房屋、智能空间，普适计算、移动计算。
（3）无线层析成像技术
类似于工业CT原理，无线层析成像是一种新兴的利用目标对无线链路的遮蔽效应实现对无线网络覆盖范围内目标进行成像的新技术。该技术使得传统无线网络具备了对其覆盖范围内目标位置进行感知的能力，将在智能空间、安防、求援等领域具有广泛的应用前景。在国家自然科学基金、教育部留学归国人员启动基金、星海学者计划等项目的资助下，课题组在多维无线成像、TOF无线成像、成像链路模型与处理算法、图像重构算法等方面取得了一系列成果，发表在IEEE TIE\\TWC\\TVT\\TII等期刊，获批专利2项，获得辽宁省自然科学学术成果一等奖2次。
技术特点：
支持目标不携带任何设备情况下的定位跟踪，不涉及隐私泄露问题，可对已有的无线网络进行升级实现，例如WiFi网络，对光照、遮蔽等环境不敏感，便于实施。
应用范围：
目标不携带设备的室内定位，安防、监测、救援，智能环境、智能空间、智慧城市，普适计算、移动计算。
（4）嵌入式无线智能投影仪
智能投影仪改变以往的VGA/HDMI线连接的方式，而是通过PC端特定软件完成屏幕的抓取、屏幕抓取后数据的压缩，压缩后的图像通过Wi-Fi传输给数据处理服务器，此时，压缩数据将会进行两部分处理，一部分是通过PC上的解码软件进行数据解压后，直接输送给投影仪进行屏幕的投影；另一部分则是以数据包的形式进行广播，从而使得区域内能够接受数据的设备得到平稳的数据流，并通过客户端软件进行处理，从而在收听者的设备上进行显示，完成数据流的多重流向。至此，整个投影系统完成了所有文字、图像或视频的传输及投影工作。
智能投影仪主要由三部分组成：录屏编码软件、数据处理服务器、客户端解码软件。
系统特点：
通过无线进行传输，省去各种连接线，方便、简洁，采用H.264压缩，图像高清、稳定且极大地缩小了传输延时，添加广播方式，通过服务器广播输出，更好地扩大数据传输范围，跨设备浏览，不再拘泥于PC端，手机、平板亦可以同时观看。
应用范围：
传道授业（如各种教育机构的教学设备），重要会议（如公司内年终大会），智能家居，智能监控领域。
基本信息Personal Information
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主要任职：无
其他任职：院长
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论文成果
当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 论文成果[1]吴涛,王伟斌,于力,谢蓓敏,尹维崴,王洪玉.轻量级YOLOV3的绝缘子缺陷检测方法[J],计算机工程,2019,45(8):275-280
[2]Zhang, Lingyan,Wang, Hongyu.Device-Free Tracking via Joint Velocity and AOA Estimation With Commodity WiFi[J],IEEE SENSORS JOURNAL,2019,19(22):10662-10673
[3]Zhang, Pingping,Liu, Wei,Wang, Hongyu,Lei, Yinjie,Lu, Huchuan.Deep gated attention networks for large-scale street-level scene segmentation[J],PATTERN RECOGNITION,2019,88:702-714
[4]Ma, Xiaorui,Fu, Anyan,Wang, Jie,Wang, Hongyu,Yin, Baocai.Hyperspectral Image Classification Based on Deep Deconvolution Network With Skip Architecture[J],IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING,2018,56(8):4781-4791
[5]Wang, Yifan,Wang, Lijun,Wang, Hongyu,Li, Peihua.Information-Compensated Downsampling for Image Super-Resolution[J],IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS,2018,25(5):685-689
[6]Liu, Xiaokai,Ma, Xiaorui,Wang, Jie,Wang, Hongyu.(ML)-L-3: Multi-modality mining for metric learning in person re-Identification[J],PATTERN RECOGNITION,2018,76:650-661
[7]Geng, Jie,Wang, Hongyu,Fan, Jianchao,Ma, Xiaorui.SAR Image Classification via Deep Recurrent Encoding Neural Networks[J],IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING,2018,56(4):2255-2269
[8]Dai, Ju,Zhang, Ying,Lu, Huchuan,Wang, Hongyu.Cross-view semantic projection learning for person re-identification[J],PATTERN RECOGNITION,2018,75(,SI):63-76
[9]Geng, Jie,Ma, Xiaorui,Fan, Jianchao,Wang, Hongyu.Semisupervised Classification of Polarimetric SAR Image via Superpixel Restrained Deep Neural Network[J],IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS,2018,15(1):122-126
[10]Fu, Anyan,Ma, Xiaorui,Wang, Hongyu.CLASSIFICATION OF HYPERSPECTRAL IMAGE BASED ON HYBRID NEURAL NETWORKS[A],IGARSS 2018 - 2018 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM,2018,2643-2646
[11]Qi, Yanjia,Wang, Hongyu.QoS-aware cell association based on traffic prediction in heterogeneous cellular networks[J],IET COMMUNICATIONS,2017,11(18):2775-2782
[12]Geng, Jie,Wang, Hongyu,Fan, Jianchao,Ma, Xiaorui,Wang, Bing.Wishart distance-based joint collaborative representation for polarimetric SAR image classification[J],IET RADAR SONAR AND NAVIGATION,2017,11(11):1620-1628
[13]Gao, Qinhua,Wang, Jie,Ma, Xiaorui,Feng, Xueyan,Wang, Hongyu.CSI-Based Device-Free Wireless Localization and Activity Recognition Using Radio Image Features[J],IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY,2017,66(11):10346-10356
[14]Wang, Jie,Zhang, Xiao,Gao, Qinhua,Yue, Hao,Wang, Hongyu.Device-Free Wireless Localization and Activity Recognition: A Deep Learning Approach[J],IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY,2017,66(7):6258-6267
[15]Hai, Long,Wang, Jie,Wang, Ping,Wang, Hongyu,Yang, Tingting.High-Throughput Network Coding Aware Routing in Time-Varying Multihop Networks[J],IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY,2017,66(7):6299-6309
[16]Liu, Xiaokai,Wang, Hongyu,Wang, Jie,Ma, Xiaorui.Person re-identification by multiple instance metric learning with impostor rejection[J],PATTERN RECOGNITION,2017,67:287-298
[17]Geng, Jie,Wang, Hongyu,Fan, Jianchao,Ma, Xiaorui.Change Detection of SAR Images Based on Supervised Contractive Autoencoders and Fuzzy Clustering[A],International Workshop on Remote Sensing with Intelligent Processing (RSIP),2017
[18]Qi, Yanjia,Wang, Hongyu.Incentive Pricing Mechanism for Hybrid Access in Femtocell Networks[J],IEEE COMMUNICATIONS LETTERS,2017,21(5):1091-1094
[19]Geng, Jie,Wang, Hongyu,Fan, Jianchao,Ma, Xiaorui.Deep Supervised and Contractive Neural Network for SAR Image Classification[J],IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING,2017,55(4):2442-2459
[20]Qi, Yanjia,Wang, Hongyu.Interference-aware User Association under Cell Sleeping for Heterogeneous Cloud Cellular Networks[J],IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS,2017,6(2):242-245
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专利
当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 专利一种基于各向异性的特征描述符图像拼接方法
基于双套指纹叠加的WLAN定位方法
一种基于HSV色彩空间的局部Retinex增强方法
一种收集与利用空闲频谱资源的方法
基于动态时隙分配的无线数据采集方法
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著作成果
当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 著作成果数字电路与系统
Wireless Sensor Networks Technology And Applications
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科研项目
当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 科研项目复杂地貌条件下输电线路态势感知与运维决策智能平台, 2018/07/20-2019/12/31, 进行
AMOLED显示器P-HDR影像增强技术, 2016/12/01-2017/11/30, 进行
高光谱与极化SAR图像协同深度学习分类方法研究, 国家自然科学基金, 2016/08/17, 进行
海面红外视频稳像软件开发, 2016/06/01-2017/06/01, 进行
DAFS子系统软件核心算法研制, 2016/04/12-2016/10/11, 进行
航空异源图像融合算法研究, 2015/06/24-2016/04/30, 进行
物联网关键技术-蜂窝网与WIFI综合定位技术研究, 大连市科技计划, 2012/01/01, 完成
图像MPEG2网络编解码器, 2005/08/15-2006/08/15, 完成
移动自组网管理协议, 2005/12/08-2006/11/01, 完成
图象MPEG4编码解码卡控制软件, 2006/08/15-2006/11/15, 完成
4路MPEG2/MPEG视频监控系统, 2006/10/01-2007/05/01, 完成
图像采集卡驱动软件开发, 2009/01/15-2009/12/31, 进行
航空高动态图像细节实时增强技术研究, 2013/10/28-2014/10/27, 进行
可靠WIFI网络实现, 2013/11/10-2014/04/10, 进行
基于ＴＰＥＧ浮动车数据的实时交通算法研究与实现, 公益性行业科研专项, 2013/12/01, 完成
无线传感器网络空巢老人监护系统中的位置跟踪与跌倒检测技术研究, 高等学校博士学科点专项科研基金项目, 2012/12/18-2016/05/31, 完成
基于动态差分射频地图的室内无线定位技术研究, 国家自然科学基金, 2011/09/25, 完成
基于差分射频地图的室内无线定位技术, 2019/03/25-2019/03/25
全互连立方体在移动自组织网络中的应用基础研究, 2019/03/25-2019/03/25
码分多址（CDMA）蜂窝移动通信系统中的分形速率、功率联合控制, 2019/03/25-2019/03/25
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