卿粼波

职称/职务：教授，副院长

电子邮件：qing_lb@scu.edu.cn

研究方向：人工智能与计算机视觉，多媒体信息安全，开源情报与大数据分析

• 个人简介

卿粼波，教授，博士生导师，bat365在线唯一官网登录电子信息学院副院长。2003年毕业于bat365在线唯一官网登录电子信息学院，获电子信息科学与技术专业学士学位。于2008年在bat365在线唯一官网登录电子信息学院获通信与信息系统专业工学博士学位。挪威阿哥德大学（2011/02-2011/08）、意大利都灵理工大学（2011/09-2012/02）、美国密苏里大学哥伦比亚分校（2012/12-2013/12）访问学者。主要从事人工智能与计算机视觉、多媒体信息安全、开源情报大数据分析、图像/视频通信等方面的理论及应用研究。中国技术经济学会低碳智慧城市专委会副主任委员，四川省电子学会青年人才委员会委员，四川省通信管理局工业互联网领域入库专家、成都市农业农村局领域专家、成都天府海智计划专家，中国电子学会会员、IEEE会员。

• 教学科研及获奖情况

主持或参与包括国家重点研发计划/国家自然科学基金面上项目/青年基金项目/国际（地区合作与交流项目）、欧盟FP-7项目、四川省科技厅科研项目、成都市重大科技应用示范项目及企事业合作项目等40余项，涉及多媒体信息挖掘与安全传输、网络舆情分析与开源数据挖掘、人工智能与大数据应用、基于多媒体的公共空间安全态势挖掘等领域。在近年内发表学术论文80余篇，其中被SCI收录30余篇，授权发明专利30余项。主讲《图像通信》、《微机原理与接口技术》、《数字信息技术专业实验》等课程，参与编写教材三部（含“十一五规划教材”一部）。

• 近年主持的部分科研项目

1. 成都市成果转化应用示范项目，2023-YF09-00019-SN， 社区“微网实格”智慧管理综合服务平台研发及应用示范，2024/01-2025/12。

2. 国家自然科学基金面上项目，61871278，面向城市公共空间规划的视频分析及活力量化预测研究，2019/01-2022/12。

3. 四川省科技厅国际科技合作与交流研发项目，2018HH0143，基于群体感知的城市公共安全监测与预警关键技术研究，2018/07-2021/06。

4. 四川省教育厅科研项目，18ZB0355，面向城市感知的视频分析关键技术研究，2018/01-2018/12。

5. bat365在线唯一官网登录优秀青年学者科研基金，基于云转码的低功耗隐私保护视频通信关键技术研究，2015SCU04A11，2015/01-2017/12。

• 近年代表性论文著作

1. Tang W,Qing L,Li L, et al. Principal relation component reasoning-enhanced social relation recognition[J]. Applied Intelligence, 2023: 1-15.

2. Huang J,Qing L,Han L, et al. A collaborative perception method of human-urban environment based on machine learning and its application to the case area[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 119: 105746.

3. Ou X, Liu L, Tu B,Qing L,et al. CBW-MSSANet: A CNN Framework With Compact Band Weighting and Multiscale Spatial Attention for Hyperspectral Image Change Detection[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 1-18.

4. Li L,Qing L,Guo L, et al. Relationship existence recognition-based social group detection in urban public spaces[J]. Neurocomputing, 2023, 516: 92-105.

5. Niu T,Qing L,Han L, et al. Small public space vitality analysis and evaluation based on human trajectory modeling using video data[J]. Building and Environment, 2022, 225: 109563.

6. Li Y,Qing L,He X, et al. Image classification based on self-distillation[J]. Applied Intelligence, 2023, 53(8): 9396-9408.

7. Gao J,Qing L,Li L, et al. Multi-scale features based interpersonal relation recognition using higher-order graph neural network[J]. Neurocomputing, 2021, 456: 243-252.

8. Qing L,Li L, Wang Y, et al. SRR-LGR: Local–Global Information-Reasoned Social Relation Recognition for Human-Oriented Observation[J]. Remote Sensing, 2021, 13(11): 2038.

9. Gou X,Qing L,Wang Y, et al. Re-training and parameter sharing with the Hash trick for compressing convolutional neural networks[J]Applied Soft Computing,2020，106783.

10. Xu S,Qing L,Han L, et al. A new remote sensing images and point-of-interest fused (RPF) model for sensing urban functional regions[J]. Remote Sensing, 2020, 12(6): 1032.

11. Lin H, He X,Qing L,et al. Improved low-bitrate HEVC video coding using deep learning based super-resolution and adaptive block patching[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2019, 21(12): 3010-3023.

12. Yang J,Qing L,Zeng W, et al. High-order statistical modeling based on a decision tree for distributed video coding[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2018, 29(5): 1488-1502.

13. Song H,Qing L,Wu Y, et al. Adaptive regularization-based space–time super-resolution reconstruction[J]. Signal Processing: Image Communication, 2013, 28(7): 763-778.