副教授

姓名:孙红梅 性别:女 学历:

职称:副教授 办公室:J13-110 隶属部门:软件工程系

联系方式:shm0221@163.com

个人简介:

孙红梅,女,副教授,硕士生导师,主要研究领域为人工智能与大数据处理、软件工程、智能信号分析与处理、微震监测等,重点研究领域为计算机视觉、机器学习、深度学习等。主持或参与了山东省重点研发计划项目、山东省科技攻关项目、教育部人文社科规划基金项目、山东省自然科学基金项目、山东省软科学研究计划项目、山东省统计科研重点课题、863重点项目等国家级、省部级、厅局级科研项目及企业委托横向科研项目十余项。获青岛市科技进步三等奖1项、山东高等学校优秀科研成果三等奖2项、山东软科学优秀成果二等奖1项、山东省省级教学成果优秀教学成果二等奖1项。在国内外重点学术期刊发表学术论文四十余篇,其中被SCI/EI检索三十多篇,获国家发明专利2项,计算机软件著作权5项。指导学生参加科技创新竞赛获国家级及省级以上奖项六十余项,多次获山东科技大学学生科技创新优秀指导教师荣誉。 办公地点:山东科技大学计算机学院J13-110室 电子邮箱:shm0221@163.com

详细信息:

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研究方向包括:

人工智能计算机视觉、机器学习、深度学习、智能信号处理、软件工程等。

电子邮箱:shm0221@163.com

承担的主要科研项目

(1)教育部社会科学司,视频监控视角下密集人群异常行为感知、识别及预警模型研究,教育部人文社科规划基金项目,21YJAZH077,2022-01 至 2024-12,10万元,在研,主持

(2)山东省自然科学基金委员会,煤岩体破裂失稳过程中的微震频谱演化规律及冲击灾变前兆辨识方法,山东省自然科学基金面上项目,ZR2018MEE008,2018-03 至 2021-06,14万元,结题,参与

(3)山东省科学技术厅,冲击地压微震监测预警模型及关键支撑技术研究,山东省重点研发计划(公益类),2017GSF20115,2018-01 至 2019-12,15万元,结题,主持

(4)山东省自然科学基金,基于增量流形学习的冲击矿压微震前兆信号辨识理论及应用(ZR2013EEM019), 2013-2016,参与

(5)山东省软科学研究计划项目,大数据时代我省企业信息化网络安全体系建设研究, 2014.06-2015.03,主持

(6)山东省统计科研重点课题,基于多源统计信息融合的煤矿冲击地压灾害识别与态势评估模型研究, 2013.09-2014.05,主持

(7)山东省科技攻关计划项目,基于信息融合的煤矿顶板安全管理系统研究, 2009-2010

(8)山东省科学技术发展计划项目(软科学部分),基于EI数据的矿区生态环境要素的遥感动态监测系统, 2008.4-2009.12

(9)十二五国家科技支撑计划项目子课题,巷道冒顶灾害的离层监测预警关键技术与装备, 2012-2015

(10)863计划重点项目子课题项目,空间分析系统开发, 2009.1-2011.12

(11)863计划重点项目子课题项目,矿山数据仓库管理系统开发, 2009.1-2011.12

(12)重点实验室开放基金,典型地物光谱特性数据库及其分析处理系统, 2003.7-2006.3

(13)IETM编辑系列原型组件,企业委托横向项目, 2014.11-2015.12

(14)指控信息车测试数据入库组件开发,企业委托横向项目,2012.

(15)远程协同平台Chin-RIC,企业委托横向项目,2008-2009.

(16)矿山压力可视化分析与评价系统,企业委托横向项目,2011

(17)煤矿顶板动态监测系统软件开发,企业委托横向项目,2008

近期发表的主要论文:

1.      Sun HM* et al., PulseNet: A multitask learning network for remote heart rate estimation Knowledge-Based Systems, 2022 (SCI)  

2.      Sun HM* et al., Crowd density estimation via a multichannel dense grouping network Neurocomputing, 2021, 449: 61-70 (SCI)    

3.      Sun HM* et al., Crowd counting method based on the self-attention residual network, Applied Intelligence, 2021, 1. (SCI)

4.      Sun HM* et al., Fast aircraft detection method in optical remote sensing images based on deep learning, Journal of Applied Remote Sensing, 2021, 1. (SCI)

5.      Sun HM* et al., Chest X-ray images super-resolution reconstruction via recursive neural network, Multimedia Tools and Applications, 2021, 1. (SCI)

6.      Sun HM* et al., Light-YOLOv3: fast method for detecting green mangoes in complex scenes using picking robots, Applied Intelligence, 2020, 12. (SCI)

7.      Sun HM* et al., Finding every car: a traffic surveillance multi-scale vehicle object detection method, Applied Intelligence, 2020, 10. (SCI)

8.      Sun HM* et al., Crowd counting via an inverse attention residual network, Journal of Electronic Imaging, 2020, 3. (SCI)

9.      Sun HM et al., The adaptive particle swarm optimization technique for solving microseismic source location parameters, Nonlinear Processes in Geophysics, 2019, 3. (SCI)

10.  Sun HM et al., Reconstruction of missing seismic traces based on sparse dictionary learning and the optimization of measurement matrices. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2019, vol.175. (SCI)

 

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