个人简介

工作履历 2006年4月至2011年2月北京科技大学信息工程学院 自控所 副教授 2011年2月至今 北京科技大学自动化学院 自控所 副教授 ​ 教育背景 1996年9月至2000年7月 太原理工大学信息工程学院 工业自动化专业 学士 2000年9月至2006年4月 北京科技大学信息工程学院 控制科学与工程 博士 2014年7月至2015年7月 美国俄克拉荷马州立大学访问学者

研究领域

工业人工智能，识别与分类、智能预测、高级诊断以及自主优化 深度学习及其在工业领域的研究与应用 生产过程先进控制

专利 (1)已授权 [1]一种高炉料线提取方法ZL201811268646.2 [2]一种基于YOLO9000网络的金属板带表面缺陷检测方法及装置ZL201710110597.9 [3]一种运输带上物体体积测量方法ZL201611135891.7 [4]一种钢管运行速度的监测方法 ZL201410001544.X (2)待授权 [5]一种基于轻量化卷积神经网络的铁水扒渣检测方法201910740046.X [6]基于轻量化卷积神经网络的输送带实时跑偏检测方法201910395366.6 [7]一种亚像素边缘检测方法及系统201910257226.2 [8]一种基于深度卷积神经网络的金属板带表面缺陷检测系统201710543616.7 [9]一种基于Faster R-CNN网络的金属板带表面缺陷检测方法及装置201710110525.4 代表性项目 1.AI智慧零售研究中心，2019 2.基于大数据的冶金流程智能化排产及物流管理，2019 3.基于深度学习的遥感影像语义分割若干问题，2019 4.数据驱动的非稳态轧制过程控制若干关键问题研究，2013 5.山西太钢不锈钢中板在线外形检测系统，2012 6.内蒙德晟水处理系统应用软件设计开发，2012 7.大钢模具钢在线预硬装置计算机控制系统研究与开发，2012 8.高精高速板带箔冷轧机控制系统开发与研究，2012 9.1850冷轧机电气与控制系统技术开发，2010 10.鞍凌1700热连轧机控制系统软件合作开发，2009 11.济南钢铁厂1700热连轧计算机控制系统开发，2006

近期论文

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代表性论著 SCI论文 [1] Li, Jiangyun*, Binxiu Liang, and Yuhao Wang. "A hybrid neural network for hyperspectral image classification." Remote Sensing Letters 11, no. 1 (2020): 96-105. [2] Wang, Yuhao, Binxiu Liang, Meng Ding, and Jiangyun Li*. "Dense semantic labeling with atrous spatial pyramid pooling and decoder for high-resolution remote sensing imagery." Remote Sensing 11, no. 1 (2019): 20. [3] Wang, Yuhao, Chen Chen, Meng Ding, and Jiangyun Li*. "Real-time dense semantic labeling with dual-Path framework for high-resolution remote sensing image." Remote Sensing 11, no. 24 (2019): 3020. [4] Wang, Yuhao, Binxiu Liang, Meng Ding, and Jiangyun Li*. "Dual-branch dense residual network for hyperspectral imagery classification." International Journal of Remote Sensing 41, no. 7 (2020): 2581-2602. [5] Li, Jiangyun*, Jie Zhang, Dedan Chang, and Yaojun Hu. "Computer-Assisted Detection of Colonic Polyps Using Improved Faster R-CNN." Chinese Journal of Electronics 28, no. 4 (2019): 718-724. [6] Liu, Xiaopeng, Yan Liu, Meng Zhang, Xianzhong Chen, and Jiangyun Li*. "Improving Stockline Detection of Radar Sensor Array Systems in Blast Furnaces Using a Novel Encoder–Decoder Architecture." Sensors 19, no. 16 (2019): 3470. [7] Li, Jiangyun*, Peng Yao, Longteng Guo, and Weicun Zhang. "Boosted transformer for image captioning." Applied Sciences 9, no. 16 (2019): 3260. [8] Wang, Yuhao, Qibai Chen, Meng Ding, and Jiangyun Li*. "High Precision Dimensional Measurement with Convolutional Neural Network and Bi-Directional Long Short-Term Memory (LSTM)." Sensors 19, no. 23 (2019): 5302. [9] Liu, Yan, Qirui Ren, Jiahui Geng, Meng Ding, and Jiangyun Li*. "Efficient patch-wise semantic segmentation for large-scale remote sensing images." Sensors 18, no. 10 (2018): 3232. [10] Liu, Jing, Yuhang Wang, Yong Li, Jun Fu, Jiangyun Li, and Hanqing Lu. "Collaborative deconvolutional neural networks for joint depth estimation and semantic segmentation." IEEE transactions on neural networks and learning systems 29, no. 11 (2018): 5655-5666. 会议论文 [11] Yao, Peng, Jiangyun Li*, Longteng Guo, and Jing Liu. "Modeling Local and Global Contexts for Image Captioning." In 2020 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), pp. 1-6. IEEE, 2020. [12] Chen, Chen, Xiaopeng Liu, Meng Ding, Junfeng Zheng, and Jiangyun Li*. "3D dilated multi-fiber network for real-time brain tumor segmentation in MRI." In International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, pp. 184-192. Springer, Cham, 2019.（MICCAI2019） [13] Li, Jiangyun*, Zhenfeng Su, Jiahui Geng, and Yixin Yin. "Real-time detection of steel strip surface defects based on improved yolo detection network." IFAC-PapersOnLine 51, no. 21 (2018): 76-81. EI期刊 [14] 李江昀*, 赵义凯, 薛卓尔,等. 深度神经网络模型压缩综述[J]. 工程科学学报, 2019(10):1229-1239. [15] Zeng, Chan, Junfeng Zheng, and Jiangyun Li*. "Real-Time Conveyor Belt Deviation Detection Algorithm Based on Multi-Scale Feature Fusion Network." Algorithms 12, no. 10 (2019): 205. [16] 李江昀*，王宇浩，童朝南，一种Zernike矩的高精度板材尺寸测量方法，电子学报，2015，43（7）：1432~1436 [17] 王继忠，李江昀*，大型同步电机交交变频调速系统对电网的谐波影响分析，电子学报，2014，42（5）：1035~1040 [18] 杨旭，李江昀*，童朝南，冷轧机传动系统振动测试与控制策略，振动.测试与诊断，2013，33（1）：99~105