付巍
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教师介绍

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2019年博士毕业于湖南大学控制科学与工程专业(模式识别与智能系统方向)。于2016-2017年在冰岛大学校长、遥感信息处理领域知名专家JonAltiBenediktsson教授(IEEEFellow)团队联合培养1年。长期从事图像(遥感图像)信息获取与智能处理算法研究,利用压缩感知、稀疏表征、深度学习等理论与方法,重点研究压缩感知成像、图像压缩、图像拼接、目标识别与分类、激光+视觉多模融合导航与定位等内容。在遥感领域国际期刊发表相关论文20余篇,其中IEEETransactions期刊论文11篇,中科院SCI一区论文12篇。主持国家自然科学基金2项,主持湖南省和长沙市自科基金2项,横向项目1项。在国家自然科学基金创新研究群体项目、教育部“111”引智基地、湖南省“视觉感知与人工智能”重点实验室中担任研究骨干。目前担任智能计算系副系主任。
中文名: 付巍 英文名:
学历: 博士 职称: 副教授
联系电话: 电子邮件: fuwei@hnu.edu.cn
研究方向: 图像处理、机器学习、深度学习及其在遥感和智能导航等领域的应用。
联系地址: 信科院533
所属机构:  智能计算系  学院教师
个人简历

付巍,男,博士,江西宜春人。现为湖南大学信息科学与工程学院副教授对地观测是国家中长期科学和技术发展规划纲(2006-2020)重要内容之一,遥感图像是实现高效对地观测的重要途径。近年来的海量遥感图像和快速发展的智能算法为遥感图像智能处理与分析带来了新的机遇和挑战,围绕这一领域,主要从事图像处理、模式识别、人工智能及其在遥感数据获取与智能分析领域的应用研究。


主要学习与工作经历:

2023/12-至今,  湖南大学,信息科学与工程学院,副教授

2019/11- 2023/12,  湖南大学,信息工程与科学学院,助理教授,硕导

2014/9 - 2019/6,湖南大学,控制科学与工程系,博士,导师: 李树涛 教授(IEEE Fellow)

2016/2–2017/2, 冰岛大学,联合培养博士,联合培养导师,Jon Atli Benediktsson 教授(冰岛大学校长,IEEE Fellow)

2012/9 - 2014/8,  湖南大学,控制科学与工程系,硕士

2008/9 - 2012/6,  湖南大学,自动化,学士


学术论文

期刊论文:

l W. Fu*, K. Xie, L. Fang, Complementarity-Aware Local-global Feature Fusion Network for Building Extraction in Remote Sensing Images,  IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing2024, published online,Doi: 10.1109/TGRS.2024.3370714 (中科院SCI 一区, CCF B)

T. Lu, Y. Fang, W. Fu*, K. Ding, and X. Kang, Dual-Stream Class-Adaptive Network for Semi-Supervised Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing2024, vol. 62 (中科院SCI 一区, CCF B)

W. Fu, K. Ding, X. Kang, and D. Wang, Local-Global Gated Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters2024, vol. 21 (中科院SCI 三)

T. Lu, M. Liu, W. Fu*, and X. Kang, Grouped Multi-Attention Network for Hyperspectral Image Spectral-Spatial Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing2023, vol. 61 (中科院SCI 一区, CCF B)

T. Lu, K. Ding, W. Fu*, S. Li, and A. Guo, Coupled Adversarial Learning for Fusion Classification of Hyperspectral and LiDAR data, Information Fusion, 2023, vol. 93(中科院SCI 一区,IF=18.6)

T. Lu, Y. Hu, W. Fu*, K. Ding, B. Bai, and L. Fang, SCL-NET: An End-to-End Supervised Contrastive Learning Network for Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing2022, vol. 60 (中科院SCI 一区, CCF B)

K. Ding, T. Lu, W. Fu S. Li, and F. Ma,  Global-local Transformer Network for HSI and LiDAR DataJoint ClassificationIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, vol. 60 (中科院SCI 一区, CCF B)

l S. Zhang, T. Lu, W.Fu*,  and S. Li, Superpixel-Level Hybrid Discriminant Analysis for Hyperspectral Image Feature Extraction, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing2022, vol. 60 (中科院SCI 一区, CCF B)

l  S. Zhang, T. Lu, S. Li and W.Fu, Superpixel-Based Brownian Descriptor forHyperspectral Image Classification, IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 60, pp. 1-12, 2022, Art no. 5520112.  (中科院SCI 一区, CCF B)

l  B. Bai, W. Fu*T. Lu, and S. Li, Edge-Guided Recurrent Convolutional Neural Network for Multitemporal RemoteSensing Image Building Change Detection, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2021, doi:10.1109/TGRS.2021.3106697  (中科院SCI 一区, CCF B)

l W. Fu, T. Lu and S. Li, Context-Aware Compressed Sensing ofHyperspectral Image, in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 58,no. 1, pp. 268-280, Jan. 2020. (中科院SCI 一区, CCF B)

l W. Fu, S. Li, L. Fang and J. A. Benediktsson, "ContextualOnline Dictionary Learning for Hyperspectral Image Classification,  IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 56, no. 3, pp. 1336-1347, March 2018. (中科院SCI 一区, CCF B)

l W. Fu, S. Li, L. Fang and J. A. Benediktsson, AdaptiveSpectral–Spatial Compression of Hyperspectral Image With Sparse Representation,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 55, no. 2, pp. 671-682, Feb. 2017. (中科院SCI 一区, CCF B)

l W. Fu, S. Li, L. Fang, X. Kang and J. A. Benediktsson, HyperspectralImage Classification Via Shape-Adaptive Joint Sparse Representation, in IEEEJournal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 9, no. 2, pp. 556-567, Feb. 2016. (中科院SCI 二区)

 

会议论文:

l  Wei Fu, K. Xie, T. Lu, and X. Du, Semantic Alignment Network for Building Extraction From Remote Sensing Images, IGARSS 2024 - 2024 IEEE InternationalGeoscience and Remote Sensing Symposium, Athens.(Accepted)

l  Wei Fu and Lishuang Yang, Remote Sensing Image Scene Classification via Multi-Level Representation Learning, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2022, Canada Montréal.

l  M. Liu, T. Lu, and Wei Fu, "Cross-Layer Multi-Attention Guided Spectral-Spatial Classification ofHyperspectral Images," IGARSS 2022 - 2022 IEEE InternationalGeoscience and Remote Sensing Symposium, Kuala Lumpur, Malaysia, 2022, pp.3131-3134.

l  W. Fu and S. Li, "Semi-Tensor Compressed Sensing for HyperspectralImage," IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Valencia, Spain, 2018, pp. 2737-2740.

l  W. Fu, S. Li, L. Fang and J. A. Benediktsson, "Spectral-spatialonline dictionary learning for hyperspectral image classification," 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), FortWorth, TX, USA, 2017, pp. 3724-3727.

l  W. Fu, S. Li and L. Fang, "Spectral-spatial hyperspectral imageclassification via superpixel merging and sparse representation," 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Milan,Italy, 2015, pp. 4971-4974.

l  W. Fu, S. Li, L. Fang, X. Kang and J. A. Benediktsson,"Spectral-spatial hyperspectral classification via shape-adaptive sparserepresentation," 2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium,Quebec City, QC, Canada, 2014, pp. 3430-3433.


科研项目

l  国家自然科学基金面上项目, 2025.01-2028.12,50万,主持。

l 国家自然科学基金青年科学基金项目, 2021.01-2023.12,24万,主持。

l  湖南省自然科学基金青年科学基金项目, 2022.01-2024.125万,主持。

l  长沙市自然科学基金青年科学基金项目, 2021.01-2022.710万,主持。

智能搬运车多模感知与导航调度技术研究(横向项目),2023.8-2024.821万,主持。

中央高校基本科研业务费,2019.12-2022.0725万,主持。

l  国家自然科学基金重大项目子课题, 多维高分辨图像解混、重构、融合与增强方法研究,2019.01-2023.12,323万,主研。

l  国家自然科学基金国际合作与交流重点项目 高分辨率高光谱遥感图像信息获取与处理, 2016.01-2020.12245万,主研。


主讲课程

本科生课程: 《机器学习》《计算机视觉导论》《生物特征识别》《人机交互技术》《图形图像处理技术》

研究生课程:《机器学习及其应用技术》

学生培养

招收硕士研究生,同时欢迎对无人车自主导航、多车智能调度、机械臂视觉感知定位和物体无序抓取技术开发感兴趣的本科生提前进组锻炼,学生校内培养依托省级重点实验室平台,并与校外的智能设备生产企业紧密开展产学研合作,欢迎有良好数学基础、或编程及软件设计基础、或光学工程基础、或遥感地理信息基础的同学加入,研究成果丰富者将推荐到德国、西班牙、法国、冰岛等遥感领域优秀科研团队继续升造,欢迎感兴趣的同学及时联系(请发邮件fuwei@hnu.edu.cn)。

讨论与活动