研究方向
图像/视频信号与信息处理技术、医学图像分析、高光谱图像分析等。主要研究内容包括冰盖图像处理与分析、视频异常检测、高光谱图像分析与识别、中医望诊信息分析与量化。
个人简介
教授,博士生导师。
教育简历
2007-01,北京工业大学,模式识别与智能系统专业,博士
1998-04,合肥工业大学,精密仪器专业,硕士
工作履历
1998-04至今,北京工业大学,教师
2010-05至2011-04,美国罗切斯特理工大学,访问学者
学术兼职
中国计算机学会高级会员,世界中医药学会联合会中医诊疗仪器专业委员会常务理事,世界中医药学会联合会中医诊断学专业委员会理事.
课程教学
本科生教学:电磁场与电磁波
科研项目
主持国家重点研发项目课题1项、国家自然基金项目2项、北京市自然基金项目1项、北京市教委项目1项,参与国家自然基金重点项目、仪器专项、863国家高技术研究发展计划、北京市自然基金项目等十余项。
荣誉和获奖
获教育部技术发明二等奖1项、北京市科技进步三等奖1项,中国大学出版社图书奖首届优秀学术著作奖一等奖1项,获“北京市优秀培养人才”称号。
代表性研究成果
以图像及序列的处理与分析为研究方向,聚焦国家非常关注的传统医药创新发展、极地研究两大领域。发表学术论文80余篇,获国家发明专利授权20余项,出版著作3部。
中医望诊信息处理与分析:提出了望诊对象、图像数据、图像显示三方面全流程的色度一致性色彩管理模式,解决了长期困扰的望诊信息采集与传递过程的色彩差异问题。基于望诊中涉及的光谱反射率,确定中医望诊评价色谱集,形成中医望诊标准评价色板,为中医诊断仪器的标准化发展提供切实依托。采用视频处理技术、图像序列立体建模技术、高光谱技术等,实现中医舌象信息的全维度采集与分析,为中医信息化发展提供多种创新思路。是目前综合运用光学、色度学、光谱学、信息科学等多个交叉学科解决传统医学发展瓶颈的少数复合型研究者之一。
冰雷达图像分析:提出多个深度学习网络,提高冰下目标自动分类及界面检测精度。提出端到端多尺度注意网络,用于雷达层析数据的冰下地形建模。基于冰雷达航测数据,采用超分辨率算法模型实现南极冰下地貌的细致建模。是国内冰雷达图像及相关数据自动分析这一新兴领域的早期研究者之一。
主要论文论著
1. Kaiqi He, Yiheng Cai* et al. Diffusion model assisted multiscale spectral attention net for hyperspectral image super-resolution. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing, 2024,17: 8612-8625.
2. Yiheng Cai, Zijun Yao et al. Generative Elevation Inpainting: An Efficient Completion Method for Generating High-Resolution Antarctic Bed Topography. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2023, 61: 1-17.
3. Yiheng Cai, Fuxing Wan et al. Multi-Branch Deep Neural Network for Bed Topography of Antarctica Super-Resolution: Reasonable Integration of Multiple Remote Sensing Data. Remote Sens. 2023, 15, 1359.
4. Peng S, Cai Y*, Yao Z, et al. Weakly-supervised video anomaly detection via temporal resolution feature learning[J]. Applied Intelligence, 2023,53(24): 30607-30625.
5. Jingxian Yang, Yiheng Cai* et al. Multi-scale Siamese Prediction Network for Video Anomaly Detection. Signal, Image and Video Processing, 2023, 17 (3):671-678.
6. Yiheng Cai, Fuxing Wan, Shaobin Hu et al. Accurate Prediction of Ice Surface and Bottom Boundary Based on Multi-scale Feature Fusion Network. Applied Intelligence,2022,52(14): 16370-16381.
7. Jianjun Pan, Yiheng Cai* et al. Multiscale residual weakly dense network with attention mechanism for hyperspectral image classification. J. Appl. Remote Sens.,2022,16(3): 034504,1-14.
8. Yiheng Cai, Jiaqi Liu et al. Video anomaly detection with multi-scale feature and temporal information fusion. Neurocomputing.2021, 423: 264-271.
9. Yiheng Cai, Jin Xie et al. Hyperspectral image classification using multi-branch-multi-scale residual fusion network. J. Appl. Remote Sens. 2021,15(2), 024512.
10. 蔡轶珩, 王雪艳等. 基于随机森林误分类处理的3D人体姿态估计. 自动化学报,2020,46(7):1457-1466.