個(gè)人基本信息： |
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姓名：吳宏林 |
性別：男 |
出生年月：1982年4月 |
學(xué)歷（學(xué)位）：博士 |
畢業(yè)院校：華中科技大學(xué) |
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郵件地址：Honglinwu@csust.edu.cn |
研究方向：人工智能、遙感圖像處理、無線通信 |
個(gè)人簡介：
吳宏林，講師，碩士研究生導(dǎo)師，本碩博均畢業(yè)于華中科技大學(xué)，學(xué)科專業(yè)信息與通信工程。近年來，一直關(guān)注于智能信號(hào)處理、深度學(xué)習(xí)、無線通信方向的研究。在國際權(quán)威期刊IEEE TGRS、J-STARS、GRSL等發(fā)表論文二十余篇，其中中科院1區(qū)TOP論文1篇，2區(qū)TOP論文多篇，出版學(xué)術(shù)專著2部，并擔(dān)任TGRS，GRSL、RS等多個(gè)國際權(quán)威期刊的審稿人。帶領(lǐng)學(xué)生在學(xué)術(shù)研究上積極拓進(jìn)，指導(dǎo)研究生獲省級(jí)科研創(chuàng)新項(xiàng)目多項(xiàng)，近5年培養(yǎng)3名國家獎(jiǎng)學(xué)金獲得者；同時(shí)關(guān)注學(xué)生成長，倡導(dǎo)“科研-實(shí)踐”協(xié)同培養(yǎng)模式，助力學(xué)生學(xué)術(shù)能力與職業(yè)能力同步發(fā)展，指導(dǎo)學(xué)生在全國性學(xué)科競賽中屢獲國家級(jí)/省級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)。
目前主要研究領(lǐng)域：
人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、無線通信
在人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、智能信號(hào)處理等領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究，近年來主持湖南省教育廳項(xiàng)目2項(xiàng)，長沙市自然科學(xué)基金1項(xiàng)，主持青年教師成長項(xiàng)目1項(xiàng)，湖南省教改項(xiàng)目1項(xiàng)；參與國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)、湖南省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)。
（1）湖南省教育廳科學(xué)研究優(yōu)秀青年項(xiàng)目，多源遙感圖像融合分割技術(shù)及應(yīng)用(21B0329)，2021-2023，主持。
（2）長沙市自然科學(xué)基金項(xiàng)目，面向土地覆蓋分類的多源遙感圖像語義分割技術(shù)研究(KQ2208236)，2022-2024，主持。
（3） 青年教師成長項(xiàng)目，遙感圖像超分辨融合及分類技術(shù)研究(19QJCZ015)，2019-2021，主持。
（4）國家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目，利用外觀相似性和全局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的重復(fù)元素提取與合成技術(shù)研究(61402053)，2015-2017，參與。
已出版的主要著作：
[1]吳宏林, 王偉征, 趙淑珍. 稀疏理論及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用，南方出版社，ISBN 978-7-5501-5561-9
[2]王偉征，蔡爍、吳宏林. 數(shù)字VLSI電路低費(fèi)用低功耗測試技術(shù). 南方出版社.
已發(fā)表的學(xué)術(shù)論文：
[1]Honglin Wu, Peng Huang, Min Zhang, Wenlong Tang, and Xinyu Yu. CMTFNet: CNN and Multiscale Transformer Fusion Network for Remote-Sensing Image Semantic Segmentation. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 61, 2023 (SCI-1區(qū)TOP-高被引).
[2]Honglin Wu, Zhaobin Zeng, Peng Huan, et al. CCTNet: CNN and Cross-Shaped Transformer Hybrid Network for Remote Sensing Image Semantic Segmentation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024 (SCI-2區(qū)TOP).
[3]Honglin Wu Min Zhang, Peng Huang, et al. CMLFormer: CNN and Multi-scale Local-context Transformer network for remote sensing images semantic segmentation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024 (SCI-2區(qū)TOP).
[4]Honglin Wu, Peng Huang, Min Zhang, and Wenlong Tang. CTFNet: CNN-Transformer Fusion Network forRemote Sensing Image Semantic Segmentation. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2023 (SCI-2區(qū)).
[5]Honglin Wu, Xinyu Yu, Zhaobin Zeng. SSBFNet: a spectral-spatial fusion with BiFormer network for hyperspectral image classification.The Visual Computer,2025 (SCI-3區(qū)).
[6]吳宏林，陳穩(wěn)，湯輝．結(jié)合反卷積和擴(kuò)張卷積的信道估計(jì)算法. 信號(hào)處理, 2021.
[7]吳宏林, 趙淑珍, 王建新, 張建明, 喻小虎. 融合內(nèi)外特征的圖像超分辨率算法. 紅外技術(shù), 41(9):843-851, 2019.
[8]王建新, 吳宏林, 張建明等. 殘差字典學(xué)習(xí)的快速圖像超分辨率算法. 計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索, 2018, v.12, No.119(08):119-128.
