基本信息

白 静
副教授、博士生导师、硕士生导师
工作单位：人工智能学院
博士招生学科：
计算机科学与技术(081200)
硕士招生学科：
计算机科学与技术(081200)
电子信息(085400)
研究方向01：
计算机视觉与图像理解；
深度学习与遥感影像解译；
视频智能分析与识别
通信地址：西安市太白南路2号226#
电子邮箱：
baijing@mail.xidian.edu.cn
办公地点：
北校区主楼III区404


个人简介
白静，西安电子科技大学人工智能学院副教授，“智能感知与图像理解教育部重点实验室”骨干成员，“西安市类脑计算与深度学习重点实验室”副主任，“西电-维恩 AI Plus研究中心”负责人，“国际智能感知与计算国际联合研究中心”骨干成员，教育部“****和创新团体发展计划”创新团队主要成员，国家“111计划”创新引智基地骨干成员，“智能感知与计算教学示范中心”骨干成员。 现为IEEE会员，中国计算机学会会员。
负责并主持国家自然科学基金面上项目1项、青年项目1项、西安市科技创新计划项目1项，国家重点实验室开放基金2项，中央高校基本科研业务费专项资金项目3项，高等学校博士学科点专项科研基金1项、中国博士后科学基金面上项目1项，中国博士后特别资助项目1项，中国博士后首批国际交流计划派出项目1项，承担华为、中电科等大型企业研发项目若干。参与自然基金重大研究计划、国家“863计划”，部委预研以及企业产学研项目若干。近年来共发表学术论文30余篇，授权发明专利20余项，软件著作权1项，合作出版学术专著2部。省级精品课程和资源共享课《图像理解与计算机视觉》负责/主讲人。
受教育及研究工作经历：
2017/11 - 至今，西安电子科技大学，人工智能学院副教授，博士生导师
2011/07 - 2017/11，西安电子科技大学，电子工程学院，教师/副教授
2014/07 - 2015/12，美国威斯康辛大学麦迪逊分校，空间科学与工程中心，Honorary Fellow
2009/12 - 2011/06，西安电子科技大学，电子工程学院，教师/讲师
2004/09 - 2009/12，西安电子科技大学，电子工程学院，研究生/博士
人工智能学院主页：http://sai.xidian.edu.cn/index.htm


主要研究方向
十年来带领研究团队面向国家重大战略需求，追踪国际前沿发展，借鉴国际人工智能研究领域的科研模式，有效整合创新资源，解决复杂影像数据动态、异构和高维等特征显著增加带来的知识表达困难等问题，重点突破计算智能与机器学习理论研究、大数据深度学习、视频影像理解与目标识别、高分辨影像智能感知与解译等方面的科学问题。
目前主要的研究方向包括：
大数据深度学习与应用；
高分辨遥感影像解译与分析；
基于深度学习的影像感知与理解；
视频智能目标分析、危害行为识别与预警等技术
2022硕士研究生招生计划：本部（2人）、杭研院（2人）、广研院（1-2人）
2022博士研究生招生计划：1-2人

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基本信息

白 静
副教授、博士生导师、硕士生导师
工作单位：人工智能学院
博士招生学科：
计算机科学与技术(081200)
硕士招生学科：
计算机科学与技术(081200)
电子信息(085400)
研究方向01：
计算机视觉与图像理解；
深度学习与遥感影像解译；
视频智能分析与识别
通信地址：西安市太白南路2号226#
电子邮箱：
baijing@mail.xidian.edu.cn
办公地点：
北校区主楼III区404


个人简介
白静，西安电子科技大学人工智能学院副教授，“智能感知与图像理解教育部重点实验室”骨干成员，“西安市类脑计算与深度学习重点实验室”副主任，“西电-维恩 AI Plus研究中心”负责人，“国际智能感知与计算国际联合研究中心”骨干成员，教育部“****和创新团体发展计划”创新团队主要成员，国家“111计划”创新引智基地骨干成员，“智能感知与计算教学示范中心”骨干成员。 现为IEEE会员，中国计算机学会会员。
负责并主持国家自然科学基金面上项目1项、青年项目1项、西安市科技创新计划项目1项，国家重点实验室开放基金2项，中央高校基本科研业务费专项资金项目3项，高等学校博士学科点专项科研基金1项、中国博士后科学基金面上项目1项，中国博士后特别资助项目1项，中国博士后首批国际交流计划派出项目1项，承担华为、中电科等大型企业研发项目若干。参与自然基金重大研究计划、国家“863计划”，部委预研以及企业产学研项目若干。近年来共发表学术论文30余篇，授权发明专利20余项，软件著作权1项，合作出版学术专著2部。省级精品课程和资源共享课《图像理解与计算机视觉》负责/主讲人。
受教育及研究工作经历：
2017/11 - 至今，西安电子科技大学，人工智能学院副教授，博士生导师
2011/07 - 2017/11，西安电子科技大学，电子工程学院，教师/副教授
2014/07 - 2015/12，美国威斯康辛大学麦迪逊分校，空间科学与工程中心，Honorary Fellow
2009/12 - 2011/06，西安电子科技大学，电子工程学院，教师/讲师
2004/09 - 2009/12，西安电子科技大学，电子工程学院，研究生/博士
人工智能学院主页：http://sai.xidian.edu.cn/index.htm


主要研究方向
十年来带领研究团队面向国家重大战略需求，追踪国际前沿发展，借鉴国际人工智能研究领域的科研模式，有效整合创新资源，解决复杂影像数据动态、异构和高维等特征显著增加带来的知识表达困难等问题，重点突破计算智能与机器学习理论研究、大数据深度学习、视频影像理解与目标识别、高分辨影像智能感知与解译等方面的科学问题。
目前主要的研究方向包括：
大数据深度学习与应用；
高分辨遥感影像解译与分析；
基于深度学习的影像感知与理解；
视频智能目标分析、危害行为识别与预警等技术
2022硕士研究生招生计划：本部（2人）、杭研院（2人）、广研院（1-2人）
2022博士研究生招生计划：1-2人

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科研成果
智能安防监控系统团队针对安防监控视频大数据应用中，异常事件监测及预警的自动化、智能化、实时化等需求，利用基于深度学习的目标检测、目标识别、目标跟踪、姿态检测、人群密度检测等算法，结合本校实测安防监控视频大数据，在传统的监控系统上进行二次开发，设计实现了具有异常跟踪检测、跌倒检测、奔跑检测、违禁区域闯入检测、打架检测、人群密度预警等功能的智能安防监控系统，极大的减少了安防所需的人力物力，提升了异常事件的处理效率，并可在一定程度上避免危险事件发生。对智慧校园、安全校园的建设起到重要作用。



科学研究
目前所承担的科研项目：
主持“国家自然科学基金”面上项目1项
主持“西安市科技创新引导项目”1项
主持“国家重点实验室开放基金项目”2项
承研华为、中电科等大型企业研发课题3项
主持“中央高校基本科研业务费专项资金项目”3项
主持“高等学校博士学科点专项科研基金”1项
主持“中国博士后科学基金”面上项目1项
主持“中国博士后科学基金”特别项目1项
主持“中国博士后国际交流计划”1项
主持“国家自然科学基金”青年项目1项
参与完成国家科技部“973”计划子课题、“863”计划和国家自然科学基金等项目。

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学术论文
部分发表论文Jing Bai*; Anran Yuan; Zhu Xiao; Huaji Zhou; Dingchen Wang; Hongbo Jiang; Licheng Jiao. Class Incremental Learning With Few-Shots Based on Linear Programming for Hyperspectral Image Classification. IEEE Transactions on Cybernetics, Nov., 2020, online.(JCR 1区, IF: 11.079)
Jing Bai*, Bixiu Ding, Zhu Xiao, Licheng Jiao, Hongyang Chen, and Amelia C. Regan. Hyperspectral Image Classification Based on Deep Attention Graph Convolutional Network, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Submitted. (JCR 1区，IF: 5.855)
Fan Zhang, Jing Bai*, Jingsen Zhang, Zhu Xiao. An Optimized Training Method for GAN-Based Hyperspectral Image Classification. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020. July, online. (JCR 2区, IF: 3.833)
Jing Bai*, Anran Yuan, Wentao Yu, Dingchen Wang, and Fan Zhang. Decoupled Network with Active Learning Strategy for Hyperspectral Image Classification. 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2020),2020. July, online.
Jing Bai*, Wentao Yu and Huaji Zhou, A New Hyperspectral Classification Method Based on Non-Subsampled Contourlet Transform (NSCT) add Deep Neural Network, 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2020), 2020. July, online.
Jing Bai*, Wentao Yu, Anran Yuan and Zhu Xiao, " Airplane Detection in Optical Remote Sensing Video Using Spatial and Temporal Features," IEEE 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Glasgow, UK, 2020. July, **.
Jing Bai*, Shu Song. Medical Image Denoising Based on Sparse Dictionary Learning and Cluster Ensemble, Soft Computing. 2018, 22(5): 1467-1473. (SCI, IF: 2.47)
Wentao Yu, Jing Bai* and Licheng Jiao, "Background Subtraction Based on GAN and Domain Adaptation for VHR Optical Remote Sensing Videos," IEEE Access, vol. 8, pp. 119144-119157, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.**.
Zhu Xiao; Fancheng Li; Hongbo Jiang; Jing Bai ; Jisheng Xu ; Fanzi Zeng ; Min Liu. A Joint Information and Energy Cooperation Framework for CR-Enabled Macro-Femto Heterogeneous Networks, IEEE Internet of Things Journal, April. 2020, vol. 7, no. 4, pp: 2828-2839. (JCR 1区, IF: 9.936)
Jianhua Xiao, Zhu Xiao*, Dong Wang, Jing Bai, Vincent Havyarimana, Fanzi Zeng. Short-term traffic volume prediction by ensemble learning in concept drifting environments. Knowledge-Based Systems, vol. 164, no. 15, January 2019, pp. 213-225. (JCR 2区, IF: 5.921)
Vincent Havyarimana, Zhu Xiao*, Alexis Sibomana, Di Wu, and Jing Bai. A Fusion Framework based on Sparse Gaussian-Wigner Prediction for Vehicle Localization using GDOP of GPS Satellites. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Feb., 2020, Vol. 21, No. 2, pp: 680-689. (JCR 2区, IF: 6.319)
Yourong Huang, Zhu Xiao*, Xiaoyou Yu, Dong Wang, Vincent Havyarimana, Jing Bai. Road Network Construction with Complex Intersections based on Sparsely-Sampled Private Car Trajectory Data. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), Vol. 13, No. 3, Article 35. June 2019, 28 pages. https://doi.org/10.1145/**
Jie Chen; Zhu Xiao*; Dong Wang; Daiwu Chen; Vincent Havyarimana; Jing Bai; Hongyang Chen. Towards Opportunistic Compression and Transmission for Private Car Trajectory Data Collection. IEEE Sensors Journal, March 1, 2019, 19(5): 1925-1935.
Jing Bai*, Wenhao Zhang, Zhenzhen Gou, Licheng Jiao, Nonlocal-Similarity-Based Sparse Coding for Hyperspectral Imagery Classification. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2017. 14(9): 1474-1478. (JCR 2区, IF: 3.833)
Jing Bai*,Bin Liu, Lei Wang, Licheng Jiao.PolSAR image compression based on online sparse K-SVD dictionary learning.Multimedia Tools and Applications, 2017, 76(23): 24859-24870. (SCI, IF: 1.53)
Fan Zhang, Jing Bai*, Xiaoyu Li, Changxing Pei, Vincent Havyarimana, An Ensemble Cascading Extremely Randomized Trees Framework for Short-Term Traffic Flow Prediction. KSII Trans. Internet Inf. Syst., 2019, 13(4): 1975-1988.
Wei Zhao, Liangjie Xu, Jing Bai*, Jiateng Yin, Bin Ran, Sensor-Based Risk Perception Ability Network Design for drivers in Snow and Ice Environmental Freeway: A Deep Learning and Rough Sets Approach. Soft Computing, 2018, 22(5): 1457–1466. (SCI, IF: 2.47).
Jing Bai*, Wenhao Zhang, Zhenzhen Gou, Licheng Jiao, Nonlocal-Similarity-Based Sparse Coding for Hyperspectral Imagery Classification.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2017.14 (09): 1474-1478. (SCI, IF: 2.76)
Jing Bai*,Shu Song, Ting Fan, Licheng Jiao. Medical Image Denoising Based on Sparse Dictionary Learning and Cluster Ensemble, Soft Computing[J], 2017, 11: 1-7. (SCI, IF: 2.47)
Jing Bai*,Bin Liu, Lei Wang, Licheng Jiao. PolSAR image compression based on online sparse K-SVD dictionary learning. Multimedia Tools and Applications[J], 2017, 11: 1-12.(SCI, IF: 1.53)
Wei Zhao, Liangjie Xu,Jing Bai*, Jiateng Yin, Bin Ran, Sensor-Based Risk Perception Ability Network Design for drivers in Snow and Ice Environmental Freeway: A Deep Learning and Rough Sets Approach. Soft Computing, 2017(2): 1-10. (SCI, IF:2.47)
Jing Bai*, Yanchao Sun, Ting Fan, Shu Song, Xiangrong Zhang, Medical Image Denoising Based on Improving K-SVD and Block-Matching 3D filtering[C]. IEEE TENCON 2016.
Lei Wang, JingBai, JiajiWu, GwanggilJeon. Hyperspectral image compression based on lapped transform and Tucker decomposition[J], Signal Processing: Image Communication, 2015, 36: 63-69. (SCI, IF: 2.244)
Jing Bai*, Huaji Zhou. Edge Detection Approach Based on Directionlet Transform. ICMT 2011, pp: 3512-3515, 2011. 大会报告(EI: 201**)
Bai Jing*, Zhao Jiaqi, Jiao LC. Image Segmentation Using Directionlet-domain Hidden Markov Tree Models. RADAR 2011, pp: 1615-1618, 2011大会报告(EI:205)
Bai Jing*, Zhao Baini, Jiao LC. An adaptive remote sensing image fusion algorithm based on Directionlet. SPIE MIPPR 2011, 80061L. 大会报告(EI: 201**)
Xiao Zhu*,Bai Jing, Ma GuanYi, Research on positioning enhancement scheme of CAPS via UWB pseudolite, Science China: Physics, Mechanics and Astronomy, 55(4), pp: 733-737, 2012 (SCI: 025)
Jiao Licheng*, Wang Lei, Wu Jiaji,Bai Jing, Shape-Adaptive Reversible Integer Lapped Transform for Lossy-to-Lossless ROI Coding of Remote Sensing Two-Dimensional Images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 8(2), pp: 326-330, 2011 (SCI: 029)
Jing Bai*, Xiaohua Wang, and Licheng Jiao. Image Retrieval Based on Color Features Integrated with Anisotropic Directionality. Journal of Systems Engineering and Electronics. Vol. 21, No. 1, pp: 127-133, 2010. (SCI:020, EI:637)
白静*, 吴家骥, 王磊, 焦李成. 基于提升框架Directionlet域的SAR图像压缩. 红外与毫米波学报, Vol.28, No. 4, pp: 331-315, 2009. (SCI:017, EI:546)
白静*, 侯彪, 王爽, 焦李成. 基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型的SAR图像噪声抑制. 计算机学报, Vol.31, No.7, pp: 1234-1241, 2008. (EI:056)
白静*, 贾建华, 焦李成. 基于空间映射复Directionlet变换的图像纹理分类. 电子与信息学报, Vol.31, No.6, pp: 1332-1336, 2009. (EI: 053)
白静*, 吴家骥, 卢山, 焦李成. 基于提升Directionlet 变换的零块嵌入图像编码算法. 自动化学报, Vol. 37, No. 3, pp: 283-289, 2011. (EI: 903)
Bai Jing*, Wu Jiaji, Lu Shan, Jiao Licheng. Lifting-Based Directionlet Transform for Image Coding. ICSP2008, pp: 1055-1058. 2008. 大会报告 (EI: 056)

授权专利与软件著作白静，焦李成，赵白妮等，基于方向波域隐马尔可夫树模型的多源图像融合方法，中国发明专利，授权号：ZL8.2 (已进行成果转化)
白静，陈科雯，张景森等，基于辅任务的深度卷积小波神经网络表情识别方法，授权号：ZL6.0 (已进行成果转化)
白静，孙衍超等，基于纹理增强与稀疏编码的SAR图像降斑方法，授权号：ZL3.7 (已进行成果转化)
白静，公文静，焦李成等，基于三维非局部均值滤波的高光谱图像分类方法，授权号：ZL5.5
白静，余立付等，基于NSCT和SAE的高光谱图像分类方法，授权号：ZL4.9
白静，徐敏，陈盼等，基于NSCT变换和DCNN的高光谱图像分类方法，授权号：ZL1.1
白静，焦李成，付旭松等，基于目标区域提取与方向波的SAR图像压缩方法，中国发明专利，授权号：ZL1.8
白静，焦李成，王爽等，基于方向波变换和模糊理论的图像增强方法，中国发明专利，授权号：ZL6.0
白静，焦李成，王爽等，基于方向波域的隐马尔可夫模型的图像增强方法，中国发明专利，授权号：ZL1.7
白静，焦李成，赵白妮等，基于方向波域隐马尔可夫树模型的遥感图像融合方法，中国发明专利，授权号：ZL7.5
白静，焦李成，范婷等，基于字典学习和PPB算法的SAR图像去斑方法，中国发明专利，授权号：ZL9.3
白静，焦李成，韩雪云等，基于平稳方向波域概率图模型的图像分割方法，中国发明专利，授权号：ZL20**
白静，焦李成，勾珍珍等，基于光谱和邻域信息字典学习的高光谱图像分类方法，中国发明专利，授权号：ZL0.9
白静，王爽，范婷，基于结构聚类与稀疏字典学习的医学图像降噪方法，中国发明专利，授权号：ZL9.A
白静，张钊等，基于方向波变换和改进的水平集的SAR图像变化检测方法，中国发明专利，授权号：ZL9.2
白静，焦李成，于文倩等，一种基于自适应窗方向波域和改进FCM的SAR图像分割方法，中国发明专利，授权号：ZL20**
白静，焦李成，刘斌等，基于方向波域图像融合的SAR图像变化检测方法，中国发明专利，授权号：ZL8.X
白静，焦李成等，基于方向波变换和改进的水平集的SAR图像变化检测方法，授权号：ZL20**
白静，焦李成等，一种基于自适应窗方向波域和改进FCM的SAR图像分割方法，授权号：ZL20**
白静，焦李成等，基于特征提取与聚类集成的SAR图像分割方法，授权号：ZL6.3
白静，焦李成等，基于SSIM校正聚类稀疏表示的SAR图像降斑方法，ZL8.X
白静，焦李成等，基于稀疏K-SVD的极化SAR图像压缩方法，授权号：ZL2X
白静，焦李成等，基于方向波域图像融合的SAR图像变化检测方法，ZL8.X
白静，张钊等，基于滚动导向的图像去雾方法，授权号：ZL20**
焦李成，白静，付旭松等, 基于非下采样方向波与融合的SAR图像去噪方法，中国发明专利，授权号：ZL5.2
侯彪，焦李成，张文科，白静等，基于FPGA的USB转多路链路接口电路，中国发明专利，授权号：ZL5.X
软件著作权：白静，胡波等, SAR图像分割助手软件, 2013SR122817
出版专著:Liu, Fang, Bai Jing*. Image Fusion Based on Muti-directional Multiscale Analysis and Immune Optimization, Chapter 10 of the book 《IMAGE FUSION》, ISBN 978-953-307-679-9, Publisher： InTech, Publishing date: January 2011.
焦李成，侯彪，王爽，刘芳，钟桦，白静等，雷达与探测前沿技术丛书——《高分辨SAR图像解译与目标识别》，国防工业大学出版社，2018。

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荣誉获奖
2008年获教育部重点实验室突出贡献奖。
2011年参与并获评“图像理解与计算机视觉”省级精品课程。
2013年申报并获批省级精品资源共享课。

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科研团队

团队主要依托西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室，所在学科是国家“211”工程的重点建设学科和国家重点学科（信号与信息处理二级学科在2002年和2006年全国重点学科评估中列全国第一名，信息与通信工程一级学科2006年全国重点学科评估中均列全国第二名），建有博士后流动站，设有“****”计划****岗位。实验室前身是我国第一个神经网络研究中心和智能信息处理研究所，于2006年被批准为国家“111”计划创新引智基地；2012年获批教育部创新团队和陕西省重点科技创新团队；2012年成立国际智能感知与先进计算研究中心；2013年成立国家级智能感知与计算国际联合研究中心；2013年实验室负责完成的“基于自然计算的学习与优化基础理论”获得国家自然科学奖二等奖；2014年西安电子科技大学被教育部批准为信息感知技术协同创新中心；2015年团队获教育部“创新团队发展计划”滚动支持；2015年“智能感知与计算国际联合研究中心”获批为陕西省国际科技合作基地；2015年获教育部国际合作联合实验室。2017年实验室负责完成的“编码混叠成像与计算重建理论方法研究”获得国家自然科学奖二等奖。
实验室面向国家重大战略需求、追踪国际前沿发展，借鉴国际智能感知与图像理解研究领域的科研模式，有效整合创新资源，重点突破计算智能与机器学习理论与应用、大数据深度学习、图像理解与自动目标识别以及高精度星载图像感知等方面的科学问题，解决复杂数据动态、异构和高维等特征显著增加带来的知识表达困难等问题。
智能感知与图像理解教育部重点实验室共配备两套高性能计算机群
惠普计算机群：配备了1个管理节点，1个IO节点，38个计算节点，100T的存储系统，每个计算节点配置为2个Opteron 6174 12核CPU，2个300GB 10K SAS硬盘，44G内存，计算速度可达近十万亿次的HP集群高性能计算服务器；第二套配备了由20台进口HP xw9400工作站构成的计算集群，每台其配置如下：处理器为2个Opteron 6核，其主频为2.8G；内存为32GB DDR2-667 ECC reg；硬盘为4块450GB SAS；显卡为2块 NVIDIA Quadro FX4800 1.5GB显存（支持SLI）；显示器为HP 2475 高端工作站专用显示器。同时配备了多台从低端到高端的IBM工作站，及Dell服务器和Sun服务器，具有很好的实验条件。
深度学习并行处理平台：采用8台搭载NVIDIA GeForce GTX TITAN X显卡的HP-Z820工作站和40台HP-Z840工作站在Linux（Ubuntu14.04）环境下构建了大数据深度学习并行处理平台，可以实现CPU/GPU多节点并行计算。实验室总GPU核数超过30万，计算能力可以达到每秒350万亿次，存储能力超过400TB。基于此平台，目前实验室搭建了多种深度学习平台：Caffe（C++/CUDA架构，易于实践的深度学习框架，是目前深度学习研究中最常用算法测试平台）、Keras（Python语言为底层的深度学习框架，可以创建几乎任何类型的神经网络，具有模型普适性）、Torch（采用快速且简单的脚本语言Lua，易于使用且提供高效的算法实现，适合嵌入式开发）和MxNet（高效和灵活的深度学习框架，可以很好地兼容深度学习的程序来达到效率的最大化，易于推广到移动端应用）。
智能感知与图像理解教育部重点实验室共投资500万建立遥感影像数据库
SAR/PolSAR/ISAR/InSAR图像数据库：其中包括目前国际上公开的RSAT-1，ERS1-2，X-SAR，ESAR和AIR SAR 等大量星载和机载SAR图像数据外，实验室还投入大量经费购买了一些新的高分辨卫星图像数据，包括2006年发射的日本PALSAR 10m 分辨率、L波段的单极化和全极化SAR图像数据；2007年6月发射的德国TerraSAR-X卫星，1m和3m分辨率、X波段的单极化SAR和干涉SAR图像数据；2007年12月发射的加拿大RadarSAT-2卫星，1m、3m和8m分辨率、C波段的单极化、全极化和干涉SAR 图像数据等。
光学遥感图像数据库：包括1999年发射的IKONOS卫星，全色1米和多光谱4米的数据；2012年发射的SPOT-6卫星，1.5 m全色和6 m多光谱；2001年发射的QuickBird卫星，0.61m全色和2.44 m多光谱；2006年发射的ALOS卫星，2.5m全色等；美国的AVIRIS高光谱数据，224个波段；德国的ROSIS高光谱数据，210个波段；LANDSAT-5 TM影像，7个波段；LANDSAT-7 TEM影像，8个波段；WorldView -2 0.5米分辨率全色和1.8米分辨率多光谱影像；2011年底发射的Pleiades卫星，0.5米分辨率光学卫星；福卫2号卫星影像，2米分辨率光学卫星；GeoEYE卫星，1米、0.5米光学影像。2011年发射的资源一号02C卫星，分辨率5m的全色、分辨率为10m的多光谱数据；2012年发射的资源三号卫星影像，分辨率2.1m和3.6m的全色、分辨率为5.8m的多光谱数据。
陕西杨凌农科城实验田光谱数据库：课题组采用AvaField-3便携式高光谱地物波谱仪在陕西杨凌农科城的不同季节对实验田采集了玉米、小麦、棉花、油菜、草地、黄豆、土壤、岩石、沙地、雪地、水泥地、湿地、树林、水体等多种地物的光谱信息。 陕西杨凌农科城实验田分类边界的地理信息 课题组采用我国自行研制的北斗卫星全球定位导航系统终端，在陕西杨凌农科城的不同季节对实验田采集地物光谱数据的同时，采集了玉米、小麦、棉花、油菜、草地、黄豆、土壤、岩石、沙地、雪地、水泥地、湿地、树林、水体等多种实验田分类边界的地理信息，分辨率为10m。
西安电子科技大学校园监控数据库：由校园内视频实时监控构建200路以上的视频智能分析数据库，利用人工智能和计算机视觉方法实现校园新一代智能化校园监控与预警，实现校园内监控视频的压缩与增强、人群和车辆智能分析、危险行为识别以及预警系统等功能，为良好的教学环境提供可靠保障，打造人工智能+平安智慧校园。
高分辨遥感视频数据库：首次建立高分光学遥感视频数据库，来自与吉林一号视频3星，分辨率优于1m，视频范围11km×4.5km，AVI格式，是经过几何校正、辐射校正和稳像处理后的组帧视频文件。共包含四组数据，其中圣地亚哥军港主要目标为航母和舰船，时长30s；香港湾主要目标为民船，时长30s；波哥大机场主要目标为大小固定翼飞机，时长30s；北京地区主要目标为高架桥及车辆，时长30s。
在读硕士研究生：
2019级：丁碧秀、温征、陆嘉威、黄少杰
2020级：王艺然、牛林春、史伟、张洋
2021级：王旭、任俊杰、周咨辰、金伟康、刘若彤
毕业研究生：
2018级 员安然 澳门科技大学
丁学明 中国航空工业第631研究所
李显民 华为技术有限公司（西安）
于文涛 上海师范大学
2017级 李笑寒 美团（北京总部）
李超贤 华为技术有限公司（西安）
张景森 浦发银行（成都）
2016级 岑雅楠 华为技术有限公司（西安）
李晓宇 华为技术有限公司（西安）
徐航 华为技术有限公司（西安）
张博 华为技术有限公司（西安）
2015级 宋淑 西安翻译学院
陈盼 华为技术有限公司（西安）
李亚龙 科大讯飞
叶维健 海康威视研究院（杭州）
张文豪 虹软科技（杭州）
2014级
公文静 上海斐讯数据通信技术有限公司
余立付 维沃移动通信有限公司（VIVO）
孙衍超 华为技术有限公司（深圳）
陈科雯 工信部电子五所
徐 敏 科大讯飞股份有限公司
2013级 张 钊 深圳华为
符修亮 平安科技（深圳）
李甜甜 中国铁塔股份有限公司深圳分公司
刘 斌 浪潮集团
魏 瑶 西安华为 云核心网NFV部门
2012级 勾珍珍 中软国际
韩雪云 天和防务技术股份有限公司
范 婷 西安诺瓦电子科技有限公司
于文倩 北京中清龙图网络技术有限公司
2011级 张文科 华为技术有限公司深圳研究所
胡 波 华为技术有限公司西安研究所
高艺菡 中南财经政法大学
2010级 赵白妮 中电集团54所
周华吉 中电科集团36所
付旭松 百度音乐
赵佳琦 中国矿业大学

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课程教学
主讲本科生课程《图像理解与计算机视觉》；主讲研究生课程《自适应图像分析与识别》。
负责省级精品资源公享课程《图像理解与计算机视觉》：http://jpkc.xidian.edu.cn/image/

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招生要求
-招生学术型硕士专业为国家重点学科“计算机科学与技术”（学科代码081200 ）
- 招生专业型硕士“电子信息”(学科代码085400）
-考生需具有扎实的数学及专业课基础、较好的编程能力（Python、C/C++）和英文水平（六级）；

- 如果本科期间参加过数学建模竞赛、电子设计竞赛或者程序设计竞赛，录取时会优先考虑；

- 如需面谈请提前通过E-mail和我预约，欢迎同学们加入我们团队。

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Research Interests
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Research
目前研究团队承担的科研项目：

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Papers
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Honors
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Team
团队教师




博士研究生
硕士研究生

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Teaching
目前本人承担的教学任务：

课件下载 示例

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Admission
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关于研究生招生的信息：
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