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莫言

发布日期:2022年11月17日 来源: 作者:


莫言  博士

讲师 研究生导师 



    箱:moyan@csust.edu.cn

办公地点:云塘校区工科1号楼B308-2



◆个人简介

莫言,男,汉族,1994年出生,湖南益阳人,工学博士,讲师,硕士研究生导师。现任电气与信息工程学院自动化系教师。2015年6月毕业于长春工业大学测控技术与仪器专业,获工学学士学位。2018年6月毕业于湘潭大学控制工程专业,获工学硕士学位。2022年10月毕业于湖南大学控制科学与工程专业,获工学博士学位(导师:康旭东教授,李树涛教授)。2022年入职登录入口电气学院。

长期从事多源遥感图像处理方向的研究,参与国家自然科学基金重大项目课题、国家重点研发计划课题等项目。依托上述课题,在《Information Fusion》、《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》等权威期刊、会议发表学术论文10余篇,其中SCI收录7篇,SCI一区论文6篇,申请并授权国家发明专利2项。中国自动化学会、中国人工智能学会会员,担任《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems》、《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》、《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》等多个国际学术期刊审稿人。


◆主讲课程

1. 模式识别与机器学习

2. 机器视觉


◆研究方向

1. 深度学习与人工智能

2. 遥感图像智能识别与解译


◆论文专著

部分论文成果:

[1] Yan Mo, Xudong Kang, Puhong Duan, Bin Sun, Shutao Li. Attribute Filter Based Infrared and Visible Image Fusion [J], Information Fusion, vol. 75, no. 11, pp. 41-54, Apr. 2021. (中科院一区)

[2] Yan Mo, Xudong Kang, Puhong Duan, Shutao Li. A Robust UAV Hyperspectral Image Stitching Method Based on Deep Feature Matching [J], IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 60, pp. 1-14, 2022. (中科院一区)

[3] Yan Mo, Xudong Kang, Shuo Zhang, Puhong Duan, Shutao Li. A Robust Infrared and Visible Image Registration Method for Dual-Sensor UAV System [J], IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 61, pp. 1-13, 2023. (中科院一区)

[4] Shuo Zhang, Yan Mo, Xudong Kang, Shutao Li. Exposure Fusion Based Shadow-Insensitive Hyperspectral Target Detection [J], IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 62, pp. 1-11, 2024. (中科院一区)

[5] Yan Mo, Xiaohui Wei, Xudong Kang, Shuo Zhang, Shutao Li. Seam-Cutting Based Unmanned Aerial Vehicle Hyperspectral Image Stitching [C]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Brussels, Belgium, 2021, pp. 8253-8256.(遥感领域顶会)


◆专利成果

[1] 李树涛,莫言,康旭东. 一种无人机大视场高光谱图像生成方法及系统.专利号:ZL 2021 1 0459829.8

[2] 李树涛,康旭东,莫言. 一种多通道多光谱相机配准方法、系统及介质.专利号:ZL 2020 1 0798170.4


◆科研项目

长沙市自然科学基金,kq2502080,基于形变场估计的跨模态遥感图像精确配准方法研究,2025/01-2026/12,在研,主持


◆学生培养

欢迎对遥感图像处理与人工智能算法有学术热忱的同学加入我们充满活力的科研团队!

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