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西安理工大学计算机科学与工程学院导师教师师资介绍简介-鲁晓锋(硕导)
本站小编 Free考研考试/2021-07-04
个人简历
鲁晓锋,男,河南汝州人,副教授,硕士生导师,工学博士,西安理工大学计算机科学与工程学院副院长,信息技术新工科产学研联盟理事,陕西省高校教学指导委员会创新创业教育工作委员会委员,IEEE/ACM 会员,日本电气学会IEEJ会员,中国计算机学会CCF高级会员,中国图象图形学学会会员,CCF YOCSEF西安 AC委员,陕西省计算机教育学会理事,陕西省计算机学会理事,陕西省图象图形学学会理事,日本文部科学省奖学金获得者。
联系方式
电子邮箱:luxiaofeng@xaut.edu.cn
联系地址:西安市碑林区金花南路5号西安理工大学666信箱
电话:, QQ:** 邮编:710048
教育经历
2011/4 - 2014/3,日本大学,计算机科学(应用情报专攻),博士,导师:Takashi Izumi
2010/10-2011/3 ,日本大学,计算机科学,研修生
2003/9 - 2006/4,西安理工大学,计算机应用,研究生,硕士,导师:王新房
1996/9 - 2001/7,西安理工大学,计算机及应用,本科,学士,导师:张发存
工作经历
2014/11 - 至今,西安理工大学,计算机科学与工程学院,副教授
2006/10-2014/11,西安理工大学,计算机科学与工程学院,讲师
2001/7-2006/9,西安理工大学,计算机科学与工程学院,助教
研究方向
计算机视觉及模式识别,智能计算等,主要包括目标检测与跟踪、图像理解、深度学习和智能交通系统等。
科研项目与奖励
国家自然科学基金面上项目,**,基于环境上下文信息在线学习的深度孪生网络视频目标跟踪算法研究,2021.1—2014.12,在研,主持。
国家自然科学基金高铁联合基金,U**,高速列车多源信息融合定位与测姿技术研究,2020.1—2022.12,在研,参与。
国家重点研究计划项目子课题,2017YFB**-3,戏曲和民族舞蹈类文化资源数字化技术和创作平台,2017.12-2020.11,在研,参与。
国家重点研究计划项目子课题,2018YFB**,虚拟数据空间资源聚合模型, 2018.5-2021.4,在研,参与。
国家自然科学基金青年基金项目,**,密集杂波环境下基于距离-多普勒的外辐射源多目标跟踪,2018.1-2020.12, 在研,参加。
陕西省教育厅自然科学专项,18JK0557,先验检测与杂波未知条件下的视频多目标跟踪技术研究,2018.1-2019.12,已结题,主持。
国家自然科学基金面上项目,**,基于随机有限集理论的复杂背景视频多目标跟踪研究, 2016.1-2016.12,已结题,主持。
陕西省自然科学基础研究计划项目,2016JM6037,随机有限集框架下的视频多目标跟踪算法研究,2016.01.01-2017.12.31,已结题,主持。
陕西省教育厅自然科学专项,15JK1518,运动目标检测与跟踪新算法研究与应用,2015.06.01-2016.12.31,已结题,支持。
中国博士后基金面上项目,2014M562435,多视频运动目标检测与跟踪新算法研究,2014.09.01-2016.09.30,已结题,主持。
奖励
获得陕西省科学技术二等奖一项,陕西省教学成果二等奖一项,西安理工大学教学成果特等奖一项,西安理工大学校优秀共产党员。
科研成果
1. 期刊论文
[1]XiaofengLu,Caidi Xu, Lei Wang, Lin Teng,Improved BackgroundSubtraction Method for Detecting Moving Objects Based on GMM, IEEJ Transactionon Electrical and Electronic Engineering, 2018.11. Vol.13.No.11,pp: 1540~1550.( SCI:002)
[2] Xiaofeng Lu, Takashi Izumi*, Lin Teng, Lei Wang, “Multiple visual targets tracking via probability hypothesis density filter and feature measurement”, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering.Vol.9,No.6.pp.685-691 2014.10. (SCI: WOS:015,EI: 20**9)
[3] Xiaofeng Lu, Takashi Izumi*, Lin Teng, TadahiroHorie, Lei Wang, “A Novel Background Subtraction Method for Moving Vehicle Detection,” IEEJ Transactions on Fundamentals and Materials, Vol. 132, No. 10, pp. 857-863, 2012.9. (EI: 246)
[4] Xiaofeng Lu Takashi Izumi*, Lin Teng, Lei Wang, “Particle filter vehicle tracking based on SURF feature matching”, IEEJ Journal of Industry Applications.Vol.3,No.2 pp.182-191,2013.(EI:20**9)
[5] Lin Teng, Takashi Izumi*, Xiaofeng Lu, Fumio Wakui, “A Method of the Optimum Route Search by Fuzzy-AHP”, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol. 133, No. 6, pp. 1269-1276, 2013.(EI: 20**8)
[6]Qiaoyong Jiang, Lei Wang, XinhonHei, Xiaofeng Lu, MOEA/D-ARA+SBX: A new multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition with artificial raindrop algorithm and simulated binary crossover, Knowledge-Based Systems, Vol. 107, 2016.9, pp:197-218, ( SCI :016)
[7]Qiaoyong Jiang, Lei Wang, Yanyan Lin, XinhongHei, Guolin Yu, Xiaofeng Lu. An efficient multi-objective artificial raindrop algorithm and its application to dynamic optimization problems in chemical processes. Applied Soft Computing.Vol.58.2017.9,pp:354-377. (SCI:027)
[8] Qiaoyong Jiang, Lei Wang, Jiatang Cheng, Xiaoshu Zhu, Wei Li, Yanyan Lin, Guolin Yu, XinhongHei, Xiaofeng Lu. Multi-objective differential evolution with dynamic covariance matrix learning for multi-objective optimization problems with variable linkages. Knowledge-Based Systems.Vol.121. 2017.4.pp:111-128. (SCI:011)
2. 会议论文
[1]Xiaofeng Lu, Caidi,Xu. Novel Gaussian mixture model background subtraction method for detecting moving objects. The 2018 IEEE International Conference of Safety Produce Informatization. 2018.11.pp:6-10. (EI:20**2)
[2]Xiaofeng LU, XinhongHei, Lei Wang, Haiyan Jin, A novel probability hypothesis density filter for tracking visual targets. The 5th international Symposium on Information Technology and Application(ISITA 2016), pp.103-106,Oct. 13-15,2016, Chengdu, China.
[3] Xiaofeng Lu(鲁晓锋), Takashi Izumi*, Lin Teng, Lei Wang, “A adaptive multiple feature fusion for moving-object tracking using particle filter,” Int. Conf. on Instrumentation, Control, Information Technology and System Integration, SICE Annual Conf., pp. 1649-1656, 2013. (EI: 20**5, EI: 20**6)
[4] Xiaofenglu(鲁晓锋),Takashi Izumi, Tomoaki Takahashi, Lei Wang, ”Moving vehicle detection based on Fuzzy background subtraction,” the 2014 IEEE International Conference on Fuzzy Systems.. (FUZZ-IEEE 2014) pp.529-532. 2014. (EI: 20**8)
[5] Lin Teng, Takashi Izumi*, Xiaofeng Lu(鲁晓锋), “ A new proposal to reflect preferences into route search for individual driver,” Int. Conf. on Instrumentation, Control, Information Technology and System Integration, SICE Annual Conf., pp. 753-756, 2013. (EI: 20**6)
[6]Xiaofeng Lu,Lei Wang, Vehicle tracking process based on combination of SURF and color feature. Sixth International Conference on Graphic and Image Processing, 2015.7 (EI: 20**4)
[7]Zijian Cao, Lei Wang, XinhongHei, Xiaofeng Lu, Xiaofan Wang, A Phase Based Optimization Algorithm for Big Optimization Problems, 2016 IEEE Congress On Evolutionary Computation(CEC), pp. 5209-5214, 2016. (EI: 20**4)
[8] Xiaofeng Lu(鲁晓锋),Jing Xin, XinhongHei, Lei Wang, “ Gaussian Mixture probability hypothesis density filter for tracking visual targets” , 2014 International Conference on Computer Science and Applications ,2014.11 (EI)
[9]Xiaofeng Lu(鲁晓锋),TadahiroHorie, Takashi Izumi*, Lin Teng, “A Novel Background Subtraction Method for Moving Vehicle Detection”, IEE-Japan Technical Meeting on Intelligent Transport Systems, ITS-12-24, pp.47-50, 2012.
[10]Xiaofeng Lu(鲁晓锋), Takashi Izumi*, Lin Teng,and TadahiroHorie, “A Novel Background Subtraction Method for Moving Vehicle Detection”, IEE Japan Joint Technical Meeting on Light Application and Visual Science and Instrumentation and Measurement. LAV-12-008, IM-12-016, pp.35-40. 2012.
[11]Xiaofeng Lu(鲁晓锋), Takashi Izumi*, Hiroto Seki, and Tomoaki Takahashi, “A consideration of moving object tracking using particle filter”, IEE-Japan Technical Meeting on Intelligent Transport Systems, ITS-13-039, TER-13-065, pp.53-56, 2013.
[12]Xiaofeng Lu(鲁晓锋), Takashi Izumi*, Hiroto Seki, Tomoaki Takahashi, “Improvement of Detection of Moving Targets Using the Particle Filter”, IEE Japan Joint Technical Meeting on Light Application and Visual Science and Instrumentation and Measurement. LAV-14-008, IM-14-008, 2014.
[13]Xiaofeng Lu(鲁晓锋), Hiroto Seki, Tomoaki Takahashi, Takashi Izumi, “Moving-object tracking using particle filter, ” IEE-Japan Industry Applications Society Conf., 2014.
[14] Xiaofeng Lu(鲁晓锋), Takashi Izumi, “A novel background subtraction for moving vehicle detection”, Technical Meeting of Chiba sub-branch, Tokyo branch, IEE of Japan,1-1, 2012.
[15]Lin Teng, Xiaofeng Lu(鲁晓锋), and Takashi Izumi*, “Extraction of optimal route search for driver by AHP”, IEE-Japan Technical Meeting on Intelligent Transport Systems, ITS-11-17, pp. 5-8, 2011.
[16]Lin Teng, Xiaofeng Lu(鲁晓锋), and Takashi Izumi*, “Extraction of Optimal route search for driver: Approach of preference by Fuzzy-AHP”, The 27th Symposium of Fuzzy system, TG1-4, Vol. 27, pp. 811-814, 2011.
[17]Lin Teng, Xiaofeng Lu(鲁晓锋) and Takashi Izumi,“Optimal route search for driver—Introduction of AHP sensibility evaluation”, IEE-Japan Industry Applications Society Conf., 2-62, 2011.
[18] Lin Teng, Takashi Izumi, Kazuaki Hiwatashi, and Xiaofeng Lu(鲁晓锋) “Driver preference route search by Fuzzy-AHP--Study of route search using the DRM-DB”, IEE-Japan Industry Applications Society Conf., 4-16, 2013.
[19] Lin Teng, Takashi Izumi, Fumio Wakui and Xiaofeng Lu(鲁晓锋), “Study of driver optimal route search by Fuzzy-AHP”, The 11th Symposium of Intelligent Transport Systems of Japan, 2-B-03, 2012.
教学工作
主讲国家级线上线下混合式课程《C语言程序设计》和省级精品资源共享课程《数据库原理》,其中《C语言程序设计》慕课在中国大学MOOC在线(爱课程)和智慧树网站同步开设,也是中国高校MOOC联盟重点建设课程。
专利、软件著作权及奖励
(1) 一种基于小波分块的新颖背景差分法运动目标检测方法, 2017.06.15, 中国, 8.1 (专利)
(2)一种转移概率自适应的交互多模型目标跟踪方法, 2017.07.28, 中国, CN2 (专利)
(3) 一种多视环境下刚性目标三维运动估计方法, 2019.01.11, 中国, 2.1 (专利)
(4)一种基于多元回归模型的高速列车动态轴温预测方法, 2016.6.28, 中国, 6.9 (专利)
(5) NYC噪音预测系统V1.0, 2018SR337615, 原始取得, 全部权利, 2017.11.20 (软件著作权)
(6) 陕西省科技进步二等奖, 基于人工内分泌模型的分布式协同信息处理技术及其应用, , 2016.02.01 (4/9).
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