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个人资料

  • 直属机构:电子信息学院
  • 联系电话:18846415026
  • 性别:
  • 电子邮箱:wbbyu@suda.edu.cn
  • 专业技术职务:
  • 办公地址:电子信息楼428室
  • 毕业院校:哈尔滨工业大学
  • 通讯地址:
  • 学位:工学博士学位
  • 邮编:
  • 学历:博士研究生毕业
  • 传真:

个人简介

个人简介: 个人简介:

于文博,www.优德88.cpm 电子信息学院助理研究员,江苏省双创博士,苏州市科协青托工程对象,2016年于哈尔滨工业大学航天学院自动化专业获学士学位,2021年于哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程专业获博士学位(硕博连读,沈毅教授团队),2019年-2020年于荷兰代尔夫特理工大学EEMCS学院博士联合培养(CSC联培博士,Marcel J.T. Reinders教授与Ahmed Mahfouz助理教授团队),2021年加入www.优德88.cpm 电子信息学院黄鹤教授团队。

教育经历

教育经历:
  • 学士,2012.09-2016.06,自动化,航天学院,工学学士,哈尔滨工业大学
  • 硕士,2016.09-2017.06,控制科学与工程,航天学院,硕博连读,哈尔滨工业大学
  • 博士,2017.09-2021.10,控制科学与工程,航天学院,工学博士,哈尔滨工业大学
  • 联培博士,2019.09-2020.09,EEMCS学院,荷兰,代尔夫特理工大学

工作经历

工作经历:
  • 2021.11-至今,www.优德88.cpm 电子信息学院,助理研究员
  • 2023.08-2025.07,遥感科学国家重点实验室,访问学者

社会职务

社会职务: 社会职务:

中国图像图形学会CSIG遥感图像专委会成员

IEEE/中国电子学会/中国人工智能学会(青工委CAAI)/中国图像图形学会CSIG/江苏省人工智能学会会员

IEEE TGRS、IEEE GRSL、IEEE TIM等期刊长期审稿人

个人简介

个人简介: 个人简介:

于文博,www.优德88.cpm 电子信息学院助理研究员,江苏省双创博士,苏州市科协青托工程对象,2016年于哈尔滨工业大学航天学院自动化专业获学士学位,2021年于哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程专业获博士学位(硕博连读,沈毅教授团队),2019年-2020年于荷兰代尔夫特理工大学EEMCS学院博士联合培养(CSC联培博士,Marcel J.T. Reinders教授与Ahmed Mahfouz助理教授团队),2021年加入www.优德88.cpm 电子信息学院黄鹤教授团队。

社会职务

社会职务: 社会职务:

中国图像图形学会CSIG遥感图像专委会成员

IEEE/中国电子学会/中国人工智能学会(青工委CAAI)/中国图像图形学会CSIG/江苏省人工智能学会会员

IEEE TGRS、IEEE GRSL、IEEE TIM等期刊长期审稿人

研究领域

研究领域:

1. 多源遥感 Multi-source remote sensing

2. 高光谱遥感信息处理 Hyperspectral remote sensing information processing

3. 高光谱本征图像分解 Hyperspectral intrinsic image decomposition

4. 遥感图像目标/异常检测 Remote sensing image target/anomaly detection

5. 模式识别与机器学习 Pattern recognition and machine learning

6. 遥感图像去云雾/阴影Remote sensing image cloud/shadow removal

开授课程

开授课程:
  • 1、工程管理与环境,本科生(第五学期)
  • 2、自动控制原理,本科生(第六学期)
课程教学:

科研项目

科研项目:
  • 1、基于机理—学习模型的高光谱与LiDAR图像融合方法研究(合作人:高连如教授),-2025.7.31,2023.08.01,于文博,遥感科学国家重点实验室开放基金Open Fund of State Key Laboratory of Remote Sensing Science,www.优德88.cpm ,6万,OFSLRSS202302,中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室/北京师范大学遥感科学国家重点实验室,1
  • 2、基于轻量级联合稀疏表示的Stokes偏振高光谱异常目标检测新方法研究,-2025.06.30,2022.07.01,于文博,江苏省自然科学基金青年项目The Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China,www.优德88.cpm ,20万, BK20220486,省科技厅,1
  • 3、基于流形特性分析的高光谱图像浅层及深层信息挖掘研究,-2024.06.01,2022.07.01,于文博,江苏省高等学校自然www.优德88.cpm 项目The Natural Science Foundation of the Jiangsu Higher Education Institutions of China,www.优德88.cpm ,3万,22KJB510042,省教育厅,1
  • 4、城市动态监测中高光谱遥感图像的时空谱协同分类研究,-2025.01.01,2024.01.01,于文博,福建省空间信息感知与智能处理重点实验室开放基金资助Open Project of Fujian Key Laboratory of Spatial Information Perception and Intelligent Processing (Yango University),www.优德88.cpm ,2万,FKLSIPIP1014,福建省空间信息感知与智能处理重点实验室(阳光学院),1
  • 5、基于注意力模型的目标重识别技术在视频监控分析领域的关键技术应用研究,2022.09.01-2025.11.30,2022.12.01,苏州市科技发展计划面上项目 The Suzhou Science and Technology Project,20万,2022SS46,合作申请

论文

论文:
  • 1、PID-HLfusion: Pluggable Progressive Illumination Driven Hyperspectral and LiDAR Data Fusion Considering Crossmodal Geometric Structures,IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,SCI,2024,Wenbo Yu,Soochow University,Lianru Gao,He Huang,He Huang,Soochow University,1
  • 2、Crossmodal Sequential Interaction Network for Hyperspectral and LiDAR Data Joint Classification,IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,SCI,2024,Wenbo Yu,Soochow University,He Huang,Yi Shen,He Huang,Soochow University,1
  • 3、Shadow Mask Driven Multimodal Intrinsic Image Decomposition For Hyperspectral and LiDAR Data Fusion,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,SCI,2023,Wenbo Yu,Soochow University,He Huang,Miao Zhang,He Huang,Soochow University,1
  • 4、HI2D2FNet: Hyperspectral Intrinsic Image Decomposition Guided Data Fusion Network for Hyperspectral and LiDAR Classification,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,SCI,2023,Wenbo Yu,Soochow University,Lianru Gao,He Huang,He Huang,Soochow University,1
  • 5、Targeted self-supervised attention network for coronavirus disease 2019 detection,Journal of Electronic Imaging,SCI,2023,Weixin Ding,Soochow University,Wenbo Yu,Wenbo Yu,Soochow University,32(3): 033008,2
  • 6、Deep spectral-spatial feature fusion based multi-scale adaptable attention network for hyperspectral feature extraction,IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,SCI,2022,Wenbo Yu,Soochow University,He Huang,Gangxiang Shen,He Huang,Soochow University,1
  • 7、Learning latent local manifold embeddings for hyperspectral feature extraction,Journal of Applied Remote Sensing,SCI,2022,Wenbo Yu,Soochow University,Miao Zhang,He Huang,He Huang,Soochow University,1
  • 8、Accelerated adaptive feature balance technique based on TEMD for hyperspectral classification,IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,SCI,2022,Wenbo Yu,Soochow University,Miao Zhang,He Huang,He Huang,Soochow University,1
  • 9、Multi-level dual-direction modifying variational autoencoders for hyperspectral feature extraction,IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,SCI,2022,Wenbo Yu,Soochow University,He Huang,Gangxiang Shen,He Huang,Soochow University,1
  • 10、Convolutional two-stream generative adversarial network based hyperspectral feature extraction,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,SCI,2021,Wenbo Yu,Harbin Institute of Technology,Miao Zhang,Zhi He,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,60: 1-10,1
  • 11、CBA: Cluster-guided batch alignment for single cell RNA-seq,Frontiers in Genetics,SCI,2021,Wenbo Yu,Harbin Institute of Technology,Marcel J. T. Reinders,Ahmed Mahfouz,Marcel J. T. Reinders,Delft University of Technology,12: 644211,1
  • 12、Spatial revising variational autoencoder-based feature extraction method for hyperspectral images,IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,SCI,2020,Wenbo Yu,Harbin Institute of Technology,Miao Zhang,Yi Shen,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,59(2): 1410-1423,1
  • 13、Learning a local manifold representation based on improved neighborhood rough set and LLE for hyperspectral dimensionality reduction,Signal Processing,SCI,2019,Wenbo Yu,Harbin Institute of Technology,Miao Zhang,Yi Shen,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,164: 20-29,1
  • 14、Combined FATEMD-based band selection method for hyperspectral images,IET Image Processing,SCI,2018,Wenbo Yu,Harbin Institute of Technology,Miao Zhang,Yi Shen,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,13(2): 287-298,1
  • 15、Strengthening transferability of adversarial examples by adaptive inertia and amplitude spectrum dropout,Neural Networks,SCI,2023,Huanhuan Li,Soochow University,Wenbo Yu,He Huang,He Huang,Soochow University,165: 925-937,2
  • 16、Stacked Dual-stream LSTM based Feature Extraction Network for Hyperspectral Image Classification,Chinese Control Conference,EI,2023,Wenbo Yu,Soochow University,He Huang,Miao Zhang,Wenbo Yu,Soochow University
  • 17、Learning a stable local manifold representation for hyperspectral linear dimensionality reduction,IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium,EI,2018,Wenbo Yu,Harbin Institute of Technology,Miao Zhang,Yi Shen,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,3555-3558,1
  • 18、Mutual information and clone selection algorithm based hyperspectral band selection method,Chinese Control Conference,EI,2017,Wenbo Yu,Harbin Institute of Technology,Miao Zhang,Yi Shen,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,11468-11471,1
  • 19、Adaptive Quasi-Newton Algorithm for Remote Sensing,IEEE Data Driven Control and Learning Systems Conference,EI,2023,Jun Wang,Soochow University,Wenbo Yu,He Huang,He Huang,Soochow University,1233-1238,2
  • 20、Three-dimensional empirical mode decomposition based hyperspectral band selection method,International Geoscience and Remote Sensing Symposium,EI,2018,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,Wenbo Yu,Yi Shen,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,4701-4704,2
  • 21、Hyperspectral image feature extraction method based on sparse constraint convolutional neural network,Chinese Society for Optical Engineering Conferences,EI,2017,Peiyuan Jia,Harbin Institute of Technology,Miao Zhang,Wenbo Yu,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,3
  • 22、Convolutional neural network-based classification for hyperspectral data,IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium,EI,2016,Peiyuan Jia,Harbin Institute of Technology,Miao Zhang,Wenbo Yu,Miao Zhang,Harbin Institute of Technology,3
  • 23、基于改进Hough算法的高光谱数据直线检测方法研究,上海航天,CSCD,2017,张淼,哈尔滨工业大学,于文博,沈飞,张淼,哈尔滨工业大学,27-32,2

科技成果

软件著作 软件著作: 专利 专利:
  • 1、基于归一化多维互信息和克隆选择的高光谱波段选择方法,ZL 2016 1 0445958.0,哈尔滨工业大学,张淼,于文博,沈毅,发明,授权
  • 2、一种跟踪过程中动态目标的特征光谱提取方法,ZL 2017 1 0110716.0,哈尔滨工业大学,张淼,宋敏敏,于文博,沈毅,发明,授权
  • 3、基于深度学习的COVID-19的检测软件,2023SR0241919,www.优德88.cpm ,丁维新,于文博,软著,授权
  • 4、一种基于深度学习的肺部CT图像检测系统以及方法,2023103267403,www.优德88.cpm ,于文博,丁维新,发明,授权
  • 5、一种针对印制电路板产品Gerber文件的元器件同步缩放与快速定位软件,2024SR0727690,www.优德88.cpm ,沈纲祥,于文博,软著,授权
  • 6、面向遥感领域的高光谱与激光雷达图像融合方法及系统,2024SR0727690,www.优德88.cpm ,于文博,黄鹤,沈纲祥,发明专利,授权

荣誉及奖励

荣誉及奖励:
  • 1、2022年度中国遥感优秀成果二等奖,www.优德88.cpm ,于文博,2023-08-15
  • 2、江苏省“双创博士”,www.优德88.cpm ,于文博,2022-11
  • 3、“课程思政”教学比赛三等奖,www.优德88.cpm ,于文博,2023-12-15

招生信息

招生信息:

每年招收研究生2

2023级电信1班班主任


2023年硕士:

1.魏新桐:多源遥感图像融合

2.徐鑫:遥感图像异常检测与解译


本科生活动汇总:

1.面向农业病虫害检测的高光谱与激光雷达影像融合分类,大学生创新创业项目(国家级),陆银标,徐彤彤,任金晨,汤可锞,朱文馨,2024,在研。

2.基于深度学习的COVID-19检测算法的设计与实现,大学生创新创业项目(省级),丁维新,2022,结题(合格)。

Weixin Ding and Wenbo Yu, Targeted self-supervised attention network for coronavirus disease 2019 detection, Journal of Electronic Imaging, 2023.

基于深度学习的COVID-19的检测软件,www.优德88.cpm ,丁维新,于文博,2023SR0241919.

3.面向农业病虫害检测的高光谱与激光雷达影像融合分类,第二十六批大学生课外学术科研基金(重点项目),陆银标,徐彤彤,2024,在研。

4.复杂非均匀光照场景中高光谱与LiDAR图像跨域融合与地物解译研究,第二十五批大学生课外学术科研基金(一般项目),陈笑,2023,在研。


5.基于多时相遥感影像变化检测的城市发展监测系统开发,本科生科研能力提升计划,胡高程,朱晟熙,王伟强,赵方宇,张明泽,2023-2024,在研。

6.遥感影像异常目标检测算法研究及系统开发,本科生科研能力提升计划,刘昱松,耿潇,王昕蕊,黄睿骎,施柯宇,2023-2024,在研。

7.应用遥感影像的城市建筑物变化检测与规划系统开发,本科生科研能力提升计划,徐彤彤,朱文馨,王仪,张圣恺,裴育,2023-2024,在研。

8.面向多源遥感图像匹配的智能识别方法研究,本科生科研能力提升计划,陈笑,戴骥越,赵一凡,刘亦陈,2022-2023,结题。

招生信息1: