
1.个人简介
马旭,汉族,1985年生,工学博士,硕士生导师,目前主要从事人工智能、基于图像的目标检测与识别等方面研究工作。主持/参与国家自然科学基金、国家博士后科学基金、省部级项目以及横向课题10余项;2024年西安科技大学课程思政教学竞赛“二等奖”;以第一作者或通信作者身份发表学术论文40余篇,其中SCI/EI检索30余篇;授权发明专利及实用新型专利10余项。
2.教育经历
2011年3月-2017年3月,西北工业大学,博士;
2007年9月-2010年7月,西安科技大学,硕士;
2003年9月-2007年7月,西安科技大学,学士。
3.工作经历
2017年4月—至今:西安科技大学 电气与控制工程学院自动化系教师
4.主要科研项目
[1]基于迁移学习的轻量化异源图像融合目标检测算法研究,陕西省科技厅项目(2024JC-YBMS-490),主持。
[2]面向灾后紧急救援的非结构环境地物分类算法研究,陕西省科技厅项目(2020JQ-757),主持。
[3]航拍异源图像融合数据驱动下基于显著卷积神经网络的受灾人员生命探测方法,中国博士后科学基金(2020M683522),主持。
[4]基于迁移学习的航拍图像地物分类研究,陕西省教育厅科研计划项目(18JK0512),主持。
[5]横向课题,基于人工智能的光伏热斑故障检测系统,2024-2025主持。
[6]横向课题,基于多源信息融合的光伏板故障检测系统,2025-2027主持。
5.主要教学科研奖励
[1]2024年西安科技大学课程思政教学竞赛“二等奖”。
[2]第十届中国研究生能源装备创新设计大赛《融合CNN和Transformer的智能光伏巡检系统》获国家三等奖。
[3]第二届中国研究生“双碳”创新与创意大赛《结合图像优化与目标检测的光伏智能巡检系统》获国家三等奖。
[4]“西门子杯”智能制造挑战赛指导本科生获省级二等奖。
[5]第五届研究生人工智能创新大赛应用创意组《模型与数据混合驱动的智慧光伏电站巡检系统》获校级一等奖。
[6]第五届研究生人工智能创新大赛技术创新组《鹰眼智能安防系统》获校级一等奖。
[7]第五届研究生智慧城市技术与创意设计大赛《逍遥——模数双驱的双驱的车载红外避障系统》获校级二等奖。
6.代表性论文与专利
[1]A foreign object detection method for coal conveyor belts based on brightness self-balancing and multi-scale feature fusion[J].Measurement Science and Technology, doi: 10.1088/1361-6501/addc07.(SCI,JCR一区,IF:3.4)
[2]Few-Shot Object Detection in Unmanned Aerial Vehicles based Transmission Line Inspection: A Method Based on Transfer Learning and Attention Mechanism[J].IEEE Sensors Journal, doi: 10.1109/JSEN.2025.3558229.(SCI,JCR一区,IF:4.3)
[3]MDFOaNet: A Novel Multi-Modal Pedestrian Detection Network Based on Multi-Scale Image Dynamic Feature Optimization and Attention Mapping[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2025, 26(1):268-282.doi: 10.1109/TITS.2024.3483892.(SCI,JCR一区,IF:7.9,Top期刊)
[4]RP-CFANet: An Adaptive Photovoltaic Hot-Spot Fault Detection Network Based on Region Perception and Cross-Channel Feature Aggregation[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2025,74:1-14.doi: 10.1109/TIM.2025.3555674.(SCI,JCR一区,IF:5.6,Top期刊)
[5]A Photovoltaic Hot-spot Fault Detection Network for Aerial Images Based on Progressive Transfer Learning and Multi-scale Feature Fusion[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62:1-13.(SCI, JCR一区, IF:7.5)
[6]KDBiDet: A bi-branch collaborative training algorithm based on knowledge distillation for photovoltaic hot-spot detection systems[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024,73:1-15. (SCI, JCR一区, IF: 5.6, Top期刊)
[7]APM 2 Det: A Photovoltaic Hot-spot Fault Detection Network Based on Angle Perception and Model Migration[J].IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 2024, 31(6):2938-2946.(SCI, JCR二区, IF:3.1)
[8]RCSLFNet: a novel real-time pedestrian detection network based on re-parameterized convolution and channel-spatial location fusion attention for low-resolution infrared image[J]. Journal of Real-Time Image Processing,2024,21(3):89.(SCI, JCR二区, IF:3.0)
[9]PKAMNet: Atransmissionlineinsulatorparallel-gapfaultdetectionnetworkbased onpriorknowledgetransfer andattentionmechanism[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2023,38(5):3387-3397. (SCI, JCR二区,IF: 4.4)
[10]Anchor-free infrared pedestrian detection based on cross-scale feature fusion and hierarchical attention mechanism[J]. Infrared Physics & Technology, 2023, 131: 104660.(SCI, JCR二区,IF: 3.3)
[11]DCMF-AFNet: An anchor-free photovoltaic hot-spot fault detection network based on deformable context transformer and bi-branch multi-level feature fusion[J]. Solar Energy, 2023, 263:111904.(SCI, JCR二区, IF: 6.3, Top期刊)
[12]NOSMFuse: An infrared and visible image fusion approach based on norm optimization and slime mould architecture [J]. Applied Intelligence. 2022: 1-14 (SCI, JCR二区, IF:5.086)
[13]VDFEFuse: A novel fusion approach to infrared and visible images, Infrared Physics and Technology, 2022, 121:104048. (SCI, JCR二区,IF: 3.3)
[14]YOLO-MSFR: real-time natural disaster victim detection based on improved YOLOv5 network [J]. Journal of Real-Time Image Processing. 2024, 21(1):1-7. (SCI, JCR二区, IF: 3.0)
[15]发明专利:输电线路中多类目标故障检测方法、系统、设备及介质.ZL202111595272.7
[16]发明专利:一种弱监督行人检测方法、系统、介质、设备及处理终端.ZL202111268935.4
[17]发明专利:煤矿井下输送带异物目标检测方法、系统、设备及终端.ZL202111268934.X
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