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王传云

信息来源:研究生院 发布日期:2019-01-01 点击数:

王传云,博士,副教授,毕业于北京航空航天大学模式识别与智能系统专业,现任人工智能学院副院长,兼任《通信学报》青年编委、《工程科学学报》青年编委。主要从事目标检测与跟踪、多源图像融合、无人机集群、算法博弈等方面研究。先后主持或参与国家自然科学基金青年项目、面上项目等5项,辽宁省自然科学基金、沈阳市中青年科技创新人才项目等10余项,发表研究成果论文50余篇,申请国家发明专利20余项,发布无人机集群数据集UAVSwarm Dataset,获辽宁省科技进步奖、中国仪器仪表学会科技进步奖、中国航空学会科技进步奖等5项。

电子邮箱:

wangcy0301@sau.edu.cn

主讲课程:

《算法导论》、《算法设计与分析》等

科研项目:

(1)主持国家自然科学基金青年基金项目:面向禁飞区反无人机的异构多传感器协同探测与跟踪

(2)主持辽宁省自然科学基金项目:面向通航飞行器智能驾驶的多模态感知与自主避障

(3)主持辽宁省自然科学基金项目:基于多源信息融合的低空空域微小型无人机探测与跟踪

(4)主持辽宁省教育厅科学研究项目:面向态势感知的群体具身智能涌现行为分析研究

(5)主持辽宁省教育厅科学研究项目:低空空域无人机集群的集群行为特征分析

(6)主持沈阳市中青年科技创新人才项目:反制低空空域无人机及其集群技术研究

(7)主持辽宁省教育厅科学研究项目:面向无人机侦察与监视的目标检测、跟踪及行为理解

(8)主持沈阳市科技计划项目:“低慢小”无人机防御关键技术研究

代表论文:

[1] 面向反制无人机集群的多目标连续鲁棒跟踪算法[J], 航空学报, 2024, (7): 329017-329017.

[2] 照度条件自适应的粒度渐进多模态图像融合方法[J]. 工程科学学报, 2025, 47(6): 1257-1271.

[3] 基于文本引导的轻量异构编码多模态图像融合[J]. 工程科学学报, 2026, 48(2): 346-359.

[4] 基于多种群自适应遗传的异构无人机集群动态任务分配算法[J]. 战术导弹技术, 2024, (06): 45-56.

[5] 基于群体角色的无人机集群任务分配[J]. 空天技术, 2024, (06): 96-104.

[6] 一种融合注意力机制的无人机目标分割算法[J]. 空间控制技术与应用, 2023, 49(6): 17-27.

[7] 基于对比学习的轻量化弱监督SLAM 闭环回路检测[J]. 空间控制技术与应用, 2023, 49(5) : 47 -54.

[8] Efficient fusion network with label generation and branch transformations for visible and infrared images fusion[J]. Infrared Physics & Technology, 2025, 150: 105916.

[9] CLIPFusion: Infrared and Visible Image Fusion Network based on Image-Text Large Model and Adaptive Learning[J]. Displays. 2025, 89: 103042.

[10] Air-to-Ground Target Detection and Tracking Based on Dual-Stream Fusion of Unmanned Aerial Vehicle[J]. Journal of Field Robotics, 2025,5: 1–18. 

[11] Multi-agent dynamic formation interception control based on rigid graph[J]. Complex & Intelligent Systems, 2024, 10(4).

[12] A Target Sensing and Visual Tracking Method for Countering Unmanned Aerial Vehicle Swarm[J]. IEEE Sensors Journal, 2024, 24(19): 30340- 30351.

[13] UAV Swarm Path Planning Approach Based on Integration of Multi-Population Strategy and Adaptive Evolutionary Optimizer[J]. Measurement Science and Technology. 2024, 35:126204.

[14] MLFFusion: Multi-level feature fusion network with region illumination retention for infrared and visible image fusion [J]. Infrared Physics & Technology, 2023(134) : 104916. 

[15] DFECF-DET: All-weather detector based on differential feature enhancement and cross-modal fusion with visible and infrared sensors [J]. IEEE Sensors journal. 2023, 23(23).

[16] A Lightweight UAV Swarm Detection Method Integrated Attention Mechanism. Drones 2023, 7, 13. 

[17] Anti-Occlusion UAV Tracking Algorithm with a Low-Altitude Complex Background by Integrating Attention Mechanism [J]. Drones 2022, 6, 149.

[18] UAVSwarm Dataset: An Unmanned Aerial Vehicle Swarm Dataset for Multiple Object Tracking. Remote Sensing. 2022, 14, 2601.

发明专利:

[1] 空中非合作目标分布式视觉定位方法, 202110165893.5

[2] 一种抗遮挡和尺度自适应的低空空域飞行目标跟踪方法, 202111090921.8

[3] 基于卷积神经网络和区域能量的红外与可见光图像频域融合方法, 202111127525.8

[4] 反制低空空域飞行器的执法无人机路径规划方法, 202210624400.4 

[5] 一种可见光图像与红外图像的融合方法及其融合装置, 202310411472.5

[6] 面向低空空域飞行器的多目标跟踪方法, 202311104604.6

[7] 基于改进Retinex-Net 的低照度图像增强方法及智能穿戴系统, 202510667839.9

[8] 基于单视角无人机集群轨迹分析的行为识别方法, 202511302853.5

[9] 一种无人机集群组网优化及簇内协调式信道分配方法, 202311312966.4

[10] 一种面向无人机红外探测的地面弱小目标检测方法, 202410156781.7

[11] 无人机空对地目标车辆导向视觉检测系统及方法, 202410195927.9

[12] 一种基于无人机集群三维轨迹分析的意图识别方法, 202411646538.X

[13] 融合粒子群与自适应遗传算法的无人机集群编队规划方法, 202411256175.9

[14] 一种基于深度学习的多源图像配准方法, 202411348267.X

[15] 基于改进电鳗算法的低空空域无人机三维路径规划方法, 202411581654.8

[16] 基于安全飞行走廊的无人机动态避障方法, 202511075141.4

[17] 低空空域复杂环境下的无人机集群目标长时鲁棒跟踪方法, 202511235238.7

[18] 基于多分支动态自适应卷积的轻量无人机目标检测方法, 202511235232.X

[19] 基于动态图像融合的区域注意力定位小目标检测方法, 202511226485.0

[20] 基于增强粒子群优化的低空空域飞行器三维路径规划方法, 202610209932X

科技获奖:

(1)2018年度辽宁省科技进步奖(二等奖):基于多网融合的通用航空飞机导航监视系统及其关键技术

(2)2020年度辽宁省科技进步奖(二等奖):飞行任务驱动的飞行模拟训练关键技术及应用

(3)2023年度辽宁省科技进步奖(二等奖):低空空域通航飞行器安全飞行导航与监管关键技术及应用

(4)2024年度中国仪器仪表学会科技进步奖(二等奖):小样本视觉检测关键技术与仪器

(5)2024年度中国航空学会科技进步奖(三等奖):面向飞行安全的低空空域飞行器协同监视技术及应用

人才培养:

(1)指导本科生获鲲鹏奖学金1人次;

(2)指导研究生获国家奖学金4人次;

(3)指导研究生获辽宁省优秀毕业生2人次、沈阳市优秀毕业生1人次;

(4)指导研究生获校优秀硕士学位论文2人次;

(5)指导研究生获校优秀硕士学位论文培育基金1人次。

数据集:

无人机集群数据集UAVSwarm Dataset:https://github.com/UAVSwarm/UAVSwarm-dataset



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