叶发茂

发布者：张蕊萍发布时间：2023-12-08浏览次数：2430

姓名：

叶发茂

性别：

男

职称：

教授

学位：

博士

单位：

东华理工大学测绘与空间信息工程学院

地址/邮编：

江西省南昌市昌北经开区广兰大道418号/330013

Email：

yefamao@ecut.edu.cn

研究方向：

遥感图像应用、深度学习算法、人工智能


个人简介

江西省遥感应用学会理事、国家自然科学基金评议专家、江西省科技专家库专家、江西省公安厅信息化审计专家。担任《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》《IEEE Geoscience and Remote Sensing》、《remote sensing》等期刊审稿人。在《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》、《测绘学报》、《武汉大学学报(信息科学版)》等国内外期刊和国际会议上发表论文30余篇，其中SCI/EI论文20篇，国家发明专利3项。主持和参与国家自然科学基金、江西省自然科学基金和江西省水利重大科研项目等科研项目10余项。


教育经历

  2003年6月—2006年6月 中国科学院遥感应用研究所 地图学与地理信息系统  博士

  2000年9月—2003年6月  武汉大学  测绘工程  硕士

  1996年9月—2000年6月   华东地质学院 测绘工程 学士


工作经历

2024年12月—至今   东华理工大学测绘与空间信息工程学院教授

  2019年4月—2024年12月   东华理工大学测绘与空间信息工程学院副教授

  2009年12月—2019年3月   南昌大学  信息工程学院    副教授

  2009年7月—2009年11月   南昌大学   信息工程学院    讲师

成果与奖励

江西省自然科学奖，二等奖，2024,（排名第3）


科研项目

  1. 国家自然科学基金地区科学基金项目，鄱阳湖流域复杂环境下小样本堤防管涌险情检测研究，2025/01-2028/12,主持

  2. 国家自然科学基金地区科学基金项目，基于人工禁忌免疫原理的多源遥感图像自动配准研究，2013/01-2016/12,主持

  3. 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 61762061, 单摄像机在复杂背景下基于行为特征模型的摔倒检测研究, 2018-01-01 至 2021-12-31, 参与

  4. 江西省自然科学基金项目,基于深度循环神经网络和域适应特征的多源遥感图像配准研究, 2020-01 至 2022-12,结题, 主持

  5. 江西省水利厅重大科研项目，基于无人机多源遥感影像的堤防险情智能识别技术研究, 2021-10 至 2023-12, 主持

  6. 横向项目，基于无人机激光雷达的堤防险情智能识别技术研究, 2023-11 至 2026-12, 主持


科研成果（论文、专著、专利等）

  1. 叶发茂,张立,袁燎,等.DB-YOLO：特征增强融合的双骨干YOLOv8道路缺陷检测模型[J].计算机工程与应用,2024,60(24):260-269.（EI检索，中国最具国际影响力学术期刊）

  2. Famao Ye, Rengao Zhang, Xiaohua Xu, Kunlin Wu, Pu Zheng, and Dajun Li*. Water Body Segmentation of SAR Images Based on SAR Image Reconstruction and an Improved UNet[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2024,(21):40010005-40010009. (SCI 2区)

  3. Ye, F.; Wu, K.; Zhang, R.; Wang, M.; Meng, X.; Li, D. Multi-Scale Feature Fusion Based on PVTv2 for Deep Hash Remote Sensing Image Retrieval. Remote Sens. 2023, 15, 4729.

  4. Famao Ye, Wei Luo, Meng Dong, Dajun Li*, and Weidong Min*.Content-based Remote Sensing Image Retrieval Based on Fuzzy Rules and a Fuzzy Distance [J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022, (19):1-5.(SCI 2区)  

  5. Famao Ye, Wei Luo, Meng Dong, Hailin He, and Weidong Min*.SAR Image Retrieval Based on Unsupervised Domain Adaptation and Clustering[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2019.16(9):1482- 1486.(SCI 2区)

  6. 叶发茂，孟祥龙，董萌，聂运菊，葛芸.陈晓勇*.遥感图像蚁群算法和加权图像到类距离检索法[J].测绘学报，2021,50(05):612-620. (EI检索)

  7. Famao Ye(#), Hui Xiao, Xuqing Zhao, Meng Dong, Wei Luo and Weidong Min(*). Remote sensing image retrieval using convolutional neural network features and weighted distance. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. vol.15, no.10, pp. 1535-1539, Oct. 2018. （SCI 3区）

  8. Famao Ye(#),Yanfei Su, Hui Xiao, Xuqing Zhao, Weidong Min(*) , Remote Sensing Image Registration Using Convolutional Neural Network Features, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018.2, 15(2): 232~236 （SCI 2区）

  9. 叶发茂,罗威,苏燕飞,赵旭青,肖慧,闵卫东*.卷积神经网络特征在遥感图像配准中的应用研究[J].国土资源遥感，2019,31(2):32-37.

  10. Famao Ye, Xuqin. Zhao, Wei Luo, Dajun Li*, Weidong Min*.Query-Adaptive Remote Sensing Image Retrieval Based on Image Rank Similarity and Image-to-Query Class Similarity[J]. IEEE Access,2020,8:116824- 116839. (SCI 2区)

  11. Famao Ye,Meng Dong,Wei Luo, Xiaoyong Chen*, Weidong Min*. A New Re-Ranking Method Based on Convolutional Neural Network and Two Image-to-Class Distances for Remote Sensing Image Retrieval. IEEE Access, 2019,7:141498-141507. (SCI 2区)

  12. Yun Ge, Yiling Tang, Shunliang Jiang, Lu Leng, Shaoping Xu, and Famao Ye*.Region-based cascade pooling of convolutional features for HRRS image retrieval[J], Remote Sensing Letters. 2018,9(10): 1002–1010. (SCI检索)

  13. Yun Ge,Shunliang Jiang, Qingyong Xu, Changlong Jiang, Famao Ye*. Exploiting representations from pre-trained convolutional neural networks for high-resolution remote sensing image retrieval[J]. Multimedia Tools and Applications.2018,77(13):17489–17515. (SCI检索)

  14. 叶发茂,董萌,罗威,肖慧,赵旭青,闵卫东*.基于卷积神经网络和重排序的农业遥感图像检索[J].农业工程学报,2019,35(15):138-145. (EI检索)

  15. 葛芸,马琳,江顺亮,叶发茂.基于高层特征图组合及池化的高分辨率遥感图像检索[J].电子与信息学报,2019,41(10):2487-2494.(EI检索)

  16. 葛芸,江顺亮*,叶发茂,许庆勇,唐袆玲.ImageNet预训练卷积神经网络用于遥感图像检索[J].武汉大学学报(信息科学版).2018,43(1): 67-73.(EI检索)

  17. 叶发茂,赵旭青,肖慧,董萌,罗威,闵卫东*,改进型查询自适应特征融合图像检索方法[J].扬州大学学报(自然科学版),2018,03,:35-39.

  18. 葛芸,江顺亮,叶发茂*,姜昌龙,陈英,唐祎玲.聚合CNN特征的遥感图像检索[J].国土资源遥感，2019,31(1):49-57.

  19. 许小华,叶发茂,黄萍,等.基于边缘增强的堤防裂缝险情智能识别方法[P]. CN202411347302.6,2024-10-29. 许小华,叶发茂,张秀平,高江林,周信文,黄萍.基于改进YOLO模型的堤防管涌险情智能识别方法[P]. 江西省：CN114241310A,2022-03-25.[专利]

  20. 许小华,叶发茂,张秀平,黄萍,高江林,周信文. 基于Faster-RCNN的无人机热红外图像堤坝险情检测方法[P]. 江西省：CN113139528B,2021-09-07. [专利]

  21. 许小华,叶发茂,张秀平等. 基于多任务辅助的热红外图像堤坝渗漏险情智能识别方法[P]. 江西省：CN116580328B,2023-09-19. [专利]


学生培养

指导研究生20余人，毕业10余人，在读硕士生7名。欢迎同学报考，有编程基础、深度学习经验、较好数学功底的同学优先。



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