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  • 高飞 ( 教授 )

    的个人主页 http://shi.buaa.edu.cn/gaofei/zh_CN/index.htm

  •   教授   博士生导师   硕士生导师
个人简介

2005年获北京航空航天大学信号与信息处理专业工学博士学位。主要从事雷达目标检测、识别、图像处理、深度学习的工程应用等方面的研究工作。主持多项国家自然科学基金、其他基金和项目,完成多项科研项目和院所合作项目。发表学术论文100余篇,被SCI收录50余篇,google学术引用1000余次,授权国家发明专利8项。担任BICS2019BICS2018APSAR 2009等国际会议的程序委员会委员,国家自然基金评审专家,国家级一流课程网评专家,教育部本、硕、博学位论文评阅专家,IEEE Trans on GRS、IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters、IEEE Signal Processing Letters、Computer Vision and Image Understanding、Frontiers in Neurorobotics和IEEE journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing等刊物的审稿专家。常用邮箱:feigao2000@163.com。近1年部分代表作:
1.Lingzhe Kong,Fei Gao,et al,Few-Shot Cl
ass-incremental SAR Target Recognition via Orthogonal Distributed Features,IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2024;

2.Fei Gao,Xu Han,et al, SAR Ship Instance Segmentation with Dynamic Key Points Information Enhancement,IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,2024;
3.Fei Gao, Fengjun Zhong,et al, BBox-Free SAR Ship Instance Segm
entation Method Based on Gaussian Heatmap, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2024, Vol 62: 5206218;
4.Fei Gao, Lingzhe Kong, et alSAR Target Incremental Recognition based on Features with Strong Separability, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2024, Vol 62: 5202813  (ESI)
5.Heqing Huang, Fei Gao, et al, Novel Category Discovery without Forgetting for Automatic Target Recognition,  IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,2024,Jan, Vol 17:4408-4420 (ESI)
6.Fei Gao,Xin Luo,et al,Exploring Reinforced Class Separability and Discriminative Representations for SAR Target Open Set Recognition, Remote Sensing,2024,16(17), 3277.

社会兼职
    [1].

    BICS2019、BICS2018、APSAR 2009等国际会议的程序委员会委员,国家自然基金评审专家,国家级一流课程网评专家,教育部硕士学位论文评阅专家,IEEE Trans on GRS、IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters、IEEE Signal Processing Letters和IEEE journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing等刊物的审稿专家。

团队成员
团队名称:
国家级一流课程教学团队
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