​陈启强

姓名

陈启强

职称

讲师

学科/专业学位类别

计算机科学与技术、计算机技术

研究方向

遥感图像智能处理

1.导师基本情况

   陈启强，男，硕士生导师，研究方向：遥感图像智能处理。近年来围绕遥感图像的目标检测、图像融合和图像分类展开研究，重点研究高光谱图像超分辨率重建、高光谱图像分类和遥感图像的目标检测等。先后主持河南省科技攻关项目2项，参与国家自然科学基金项目2项，获河南省科技进步三等奖1项；在SCI等重要学术期刊上发表论文10余篇；获国家发明专利3项。

学习及工作经历:

2015年6月毕业于兰州大学信息科学与工程学院，获理学博士学位。后任教于郑州轻工业大学计算机科学与技术学院。

2.代表性成果

部分主持参与科研项目：

（1）河南省科技攻关，基于多源遥感图像融合的森林树种分类关键技术研究，2023.01-2024.12，10万元，主持；

  （2）河南省科技攻关，基于脑白质图像的纤维参数化方法研究，2017.01-2018.12，10万元，主持；

  （3）国家自然科学基金项目，基于层次化情感本体和深度学习的社交媒体视觉内容情感分析，2018.01-2020.12，20万元，参与第三；

（4）国家自然科学基金项目，大数据背景下森林资源空间数据快速统计技术研究，2017。01-2017.12，15万元，参与第二

部分已发表论文：

[1] Chen Q , Gan X , Huang W ,et al,.Road Damage Detection and Classification Using Mask R-CNN with DenseNet Backbone[J]. Computers, Materials & Continua, 2020(12): 2201-2215.

[2] Huang W, Ju M, Chen Q, et al.Detail-injection-based multiscale asymmetric residual network for pansharpening[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022, 19: 1-5.

[3] Yin J, Qu J, Chen Q, et al.Differential strategy-based multi-level dense network for pansharpening[J]. Remote Sensing, 2022, 14(10): 2347.

[4] Huang W, Li G, Chen Q, et al. CF2PN: A cross-scale feature fusion pyramid network based remote sensing target detection[J]. Remote Sensing, 2021, 13(5): 847.

[5] Yin J, Qi C, Chen Q, et al. Spatial-spectral network for hyperspectral image classification: A 3-D CNN and Bi-LSTM framework[J]. Remote Sensing, 2021, 13(12): 2353.

科研获奖：

河南省科技进步三等奖（2020年度），排名第六。

部分授权专利：

 （1）陈启强,殷君茹,张明霞等，耕地整治潜力评价方法、终端以及计算机可读存储介质，ZL 2021 1 0541414.5。

 （2）南姣芬,陈启强 ,朱颢东等，基于主成分分析的关键脑区的度量方法，ZL 2017 1 0088076.8。

 （3）万毅，杜厚庆，陈启强，-种新的基于两条相交直线的相机标定方法，CN201210249333.9。