何彧,1989年12月生人。2021年毕业于东北大学机械工程与自动化学院机械设计及理论专业,获工学博士学位。现为沈阳工业大学软件学院专任教师。主要研究方向为:机器视觉与智能检测,弱/半监督学习与小样本学习等。
主要研究成果:
在国内外重要学术期刊发表学术论文10余篇,IEEEtrans.期刊论文3篇。具有1篇IEEETrans. Instrum. Meas.期刊PopularArticle(2020&2021连续两年排名第一),ESI领域高被引论文2篇;授权发明专利2项;参与国家自然科学基金项目2项,中央高校基本科研业务重大科技创新项目1项。
代表论文:
[1]. Yu He, Kechen Song, Qinggang Meng, Yunhui Yan. An End-to-end Steel Surface Defect Detection Approach via Fusing Multiple Hierarchical Features. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement.2020,69(4):1493-1504. (Q1, IF=4.016, 2020&2021 Popular Article, ESI领域高被引)
[2]. Hongwen Dong, Kechen Song, Yu He et al. PGA-Net: Pyramid Feature Fusion and Global Context Attention Network for Automated Surface Defect Detection. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(12):7448-7458. (Q1, IF=10.215, ESI领域高被引)
[3]. Yu He, Kechen Song, Hongwen Dong and Yunhui Yan. Semi-supervised Defect Classification of Steel Surface Based on Multi-training and Generative Adversarial Network .Optics and Lasers in Engineering, 2019,122:294-302. (Q1, IF=4.273)
[4]. Defu Zhang, Kechen Song, Yu He et al. Two Deep Learning Networks for Rail Surface Defect Inspection of Limited Samples with Line-Level Label. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(10), 6731-6741. (Q1, IF=10.215)
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