李健伟 , 曲长文 , 彭书娟 , 江源 . 基于生成对抗网络和线上难例挖掘的 SAR 图像舰船目标检测 [ J ] . 电子与信息学报 , 2019, 41 ( 1 ) : 143-149. doi: 10.11999/JEIT180050

基金支持:国家自然科学基金 ( 61571454 )

团队介绍

团队主要研究方向为基于深度学习的 SAR 图像舰船目标检测和识别、辐射源分析技术等,构建了数据集 SSDD、SSDD+ 和 RSDD-SAR,在深度学习 SAR 图像智能解译、辐射源指纹识别领域做了一些开创性工作。

主要成员及简介:

李健伟 ( 1989- ) ,男,博士,工程师,主要研究方向为雷达与电子对抗、SAR 图像智能处理、计算机视觉等。构建了第一个 SAR 图像舰船目标检测数据集 SSDD,以第一作者或通信作者身份发表学术论文十余篇,其中 SCI 检索 4 篇、EI 检索 6 篇。论文累计被引 692 次;单篇最高被引 219 次,并被评为本领域最具影响力论文;获电子与信息学报 2019 年高被因论文奖,并被中国电子学会评为 2020 年度电子信息领域优秀科技论文。出版专著 1 部。


李健伟 可能工作过的组织/机构/部门/团队:


李健伟 可能工作过的同事:

粤ICP备17091748号-1
剧本杀复盘 剧本杀复盘 红酒 ChatGPT
澳超联赛直播