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1、個人基本信息：

姓  名：王建新

性  別：男

出生年月：1991.11

技術職稱：實驗師

畢業院校：長沙理工大學

學歷（學位）：博士在讀

所在學科：通信工程

土木水利

研究方向：深度學習、計算機視覺、圖像處理

2、教育背景：

2010.09----2014.06

湖南科技大學

通信工程 學士

2015.09----2018.06

長沙理工大學

通信與信息系統 碩士

2023.09----至今

長沙理工大學

土木水利 博士在讀

3、 目前研究領域：

圖像超分辨率重建算法研究、遙感圖像水域面積分割檢測、道路災害自動檢測研究

4、已完成或已在承擔的主要課題：

1、基于機器視覺的核電探傷智能防輻射系統。大學生創新創業訓練項目（2025年），省級，主持

2、基于異常行為檢測的智慧教室檢測系統。大學生創新創業訓練項目（2022年），校級，主持

3、智慧菜農—以“智慧電商”新模式助力興農夢，大學生創新創業訓練項目（2023年），國家級，主持

4、基于 Stacking 集成算法的財務數據智能管理分類研究課題。2025-2026，29萬，在研，主持。

5、資金安全管理業務咨詢服務研究課題。2025-2026，54萬，在研，主持。

6、湖南省教育廳科學研究優秀青年項目，24B0328，基于混合注意機制與多尺度融合的路面裂縫智能檢測方法研究及應用，2024-2026，6萬，在研，主持。

7、湖南省教育廳科學研究一般項目，22C0171，結合注意力機制和Transformer的單幅圖像超分辨率重建研究，2022-2024，2萬，結題，主持。

8、公路養護技術國家工程研究中心開放課題，基于視覺注意機制的道路災害智能檢測方法研究及應用(kfj230401)，2023.9-2025.8，重點項目，在研，主持；

9、國家自然科學基金面上項目, 62272063，面向多源可分解任務的車聯網邊緣計算資源聯邦優化研究，2023/01/01—2026/12/31，54萬，在研，參與。

6、已發表的學術論文：

1、J Wang, L Li, J Wang, et al. Crack segmentation network based on hybrid-window Transformer and dual-branch fusion [J]. Applied Intelligence, 2025, 55(4). （SCI 3區）

2、王建新,李林益,王進,等.基于頻域Mamba與遞歸門控Transformer融合的路面裂縫分割方法[J/OL].中國公路學報,2025.1-17.https://link.cnki.net/urlid/61.1313.u.20250730.1311.002.

3、Hu S, Wu D, Wang J*, et al. The image super-resolution network based on dual-branch feature interaction attention mechanism[J]. The Visual Computer, 2025: 1-14.（SCI 3區）

4、Hu S, Huang S, Wang J*. Hybrid feature enhancement network for lightweight image super-resolution[J]. The Visual Computer, 2025: 1-13.（SCI 3區）

5、桂彥,葉文倩,王建新*,等.基于CNN和尺度自適應Transformer融合網絡的路面裂縫分割方法[J].中國公路學報,2024,37(12):418-432.DOI:10.19721/j.cnki.1001-7372.2024.12.019.

6、Xiong B, Hong R, Wang J*, et al. DefNet: A multi-scale dual-encoding fusion network aggregating Transformer and CNN for crack segmentation[J]. Construction and Building Materials, 2024, 448: 138206. （SCI 1區）

7、Wang J, Zeng Z, Wang J*, et al. Automatic crack segmentation model based on multi-branch aggregation transformer[J]. Advances in Structural Engineering, 2024, 27(13): 2289-2302. （SCI 4區）

8、Wang J, Zou Y, Wu H. Image super-resolution method based on attention aggregation hierarchy feature[J]. The Visual Computer, 2023: 1-12. 10.1007/s00371-023-02968-x（SCI 3區）

9、Jianxin Wang, Yongsong Zou, Osama Alfarraj, Pradip Kumar Sharma, Wael Said, Jin Wang. Image Super-Resolution Method Based on the Interactive Fusion of Transformer and CNN Features[J]. The Visual Computer, 2023: 1-12. s00371-023-03138-9（SCI 3區）

10、王建新,吳宏林,張建明等.殘差字典學習的快速圖像超分辨率算法[J].計算機科學與探索,2018,12(08):1305-1314. （CSCD）