北京邮电大学 副教授,硕士生导师
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工作及科研经历
- 2014年-今 北京邮电大学任教
- 2017年-2018年 美国亚利桑那州立大学访学
- 2009年-2014年 大唐联芯科技有限公司
- 2003年-2009年 大唐微电子科技有限公司
教育经历
- 2012年 北京邮电大学 信号与信息处理 博士
- 2003年 北京邮电大学 模式识别 硕士
- 2000年 南京航空航天大学 电子工程 学士
研究领域
深度学习、图像识别、多模态融合学习、计算机视觉在遥感领域的应用
招生信息
学术型/专业型硕士研究生,欢迎推免及考研学生联系,请发送邮件预约面谈(附简历和成绩单)。
主要在研项目
- 高分辨率道路承灾监测评估系统, 应急管理部国家减灾中心,2022
- 基于5G边缘计算下的联邦学习隐私保护方法研发项目,北京联通,2022
- 基于多元学习范式的人脸图像年龄分析研究,国家自然科学基金,2021
- 基于深度学习并融合图像和数值模式的多模态海雾反演技术研制,国家气象中心,2021
- 基于FY-4B快速成像仪产品的海雾识别技术研发,国家气象中心,2021
- 深度神经网络模型的优化理论与算法研究,北京市自然基金,2020
- “无障碍、便捷智慧生活服务体系构建技术与示范”项目中的“基于人工智能技术的视障辅助系统研究与示范”课题,“科技冬奥”国家重点研发专项,2019
近两年主要论文
- Mengqiu X U, Ming W U, Jun G U O, et al. Sea fog detection based on unsupervised domain adaptation[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2022, 35(4): 415-425.
- Liu J, Lu M, Chen K, et al. Overfitting the data: Compact neural video delivery via content-aware feature modulation[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021(ICCV2021): 4631-4640.
- Huang Y, Wu M, Guo J, et al. A Correlation Context-Driven Method for Sea Fog Detection in Meteorological Satellite Imagery[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021, 19: 1-5.
- Wang, S., Lu, M., Chen, K., Liu, J., Li, X., & Wu, M. (2021). SamplingAug: On the Importance of Patch Sampling Augmentation for Single Image Super-Resolution. (BMVC 2021)
- 邓筱, 徐梦秋, 吴铭, 等. 基于语义分割的织锦类自适应风格迁移算法[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(01): 180.
- Wu, T., Lu, Y., Zhu, Y., Zhang, C., Wu, M., Ma, Z., & Guo, G. (2020, August). GINet: Graph interaction network for scene parsing. In European Conference on Computer Vision (ECCV2020) (pp. 34-51). Springer, Cham.
获奖情况
- CVPR2018 DeepGlobe Workshop 卫星图像道路提取挑战赛第一名
- 面向通信的综合信息处理SOC平台 北京市科学技术奖三等奖
授权专利
- 一种基于卫星图像的空气污染估计方法 ZL201910238150.9
- 一种安检智能辅助判图方法、系统以及系统控制方法 ZL201910243249.8
- 一种基于深度学习和卫星遥感技术的海雾检测方法 ZL201910484533.4
- 帧内预测模式的解析方法及系统 ZL201210563631.5.
- 当前块的相邻块可用性获取方法及系统 ZL201010620879.1.
- 一种基于码率控制的视频编码方法和装置 ZL201010598165.5.
- 支持16位和32位字宽存储器的启动方法及装置 ZL200410046269.X.
- 非限制自由手写数字串的模具切分装置及其方法 ZL02153528.0.
研究生培养
致力于培养学生坚忍不拔、勇于创新的品质,鼓励学生从点滴做起、做最好的自己。