詹涛



证件照-蓝底.jpg

姓 名:詹涛

职 称:副教授

办公室:信息工程学院308

邮 箱:zhantao@nwafu.edu.cn


基本信息

       詹涛,男,博士,副教授,硕士生导师,IEEE/CCF/CAAI/CSIG会员。201912月于西安电子科技大学获得模式识别与智能系统专业工学博士学位。201912月至20225于西安电子科技大学计算机科学与技术学院担任讲师,并开展博士后研究工作。20226月起担任西北农林科技大学信息工程学院副教授。

主要从事机器学习、数据挖掘、遥感影像智能解译等领域的研究工作。近年来在ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote SensingIEEE Transactions on Geoscience and Remote SensingPattern RecognitionApplied Soft ComputingInformation Sciences等国际期刊和会议上发表学术论文20余篇。作为项目负责人主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上资助项目、陕西省自然科学基础研发计划青年项目、陕西省产学研协同创新计划等课题,同时作为科研骨干参与多项国家自然科学基金重点项目与面上项目。现担任IEEE TNNLSTIPTGRSGRSLJSTARSISPRSPRASOC等国际期刊的审稿专家。


研究方向及招生信息

研究方向:

1. 机器学习与数据挖掘

2. 遥感影像智能解译


招生信息(2024):

硕士生招生专业方向:081200 计算机科学与技术 (学硕,12名)

085400 电子信息(专硕,12名)


招生要求:

1. 报考之前请先通过邮件联系,提供成绩单、获奖证书和尽量详细的个人简历;

2. 具有较好的数学基础和编程能力PythonMATLABC/C++

3. 对科学研究感兴趣,具有良好的英语阅读与写作能力;


提供支持:

1. 充足的软硬件设备,良好的实验室氛围;

2. 参加国内/国际学术会议的机会;

3. 为优秀毕业生进一步深造和发展提供强有力的推荐和支持;


开设课程

为本科生讲授《自然语言处理》、《云计算与大数据》等课程。


学术成果

    (一)科研项目

1. 国家自然科学基金青年项目,多时相遥感语义变化模式分析方法研究,2022.012024.12主持

2. 陕西省产学研协同创新计划,基于神经网络架构搜索的医学影像配准系统2023.032024.12主持。

3. 中国博士后科学基金面上资助项目,数据驱动的遥感影像变化检测方法研究,2021.072022.05主持。

4. 陕西省自然科学基础研究计划青年项目,基于深度迁移学习的大尺度空时影像变化检测方法研究,2021.012022.12,主持。

5. 中央高校基本科研业务费项目,面向大尺度空时影像变化检测的深度学习模型研究,2020.012022.05,主持。

6. 西北农林科技大学科研启动基金项目,面向多模态影像变化检测的空时建模理论与方法,2022.062027.06,主持。

7. 国家自然科学基金重点项目,深度神经网络结构优化理论与方法,2021.012025.12,参与。

8. 国家自然科学基金重点项目,基于医学影像的消化道肿瘤和炎症类疾病辅助诊断方法研究,2022.012026.12,参与。

9. 国家自然科学基金面上项目,基于知识图谱的在线学习行为分析及效果预测,2021.012024.12,参与。

10. 国家自然科学基金面上项目,面向空时影像变化检测的多目标深度学习模型与方法,2018.012021.12,参与。



(二)学术论文

1. Tao Zhan*, Maoguo Gong, Xiangming Jiang, Erlei Zhang. S3Net: Superpixel-Guided Self-Supervised Learning Network for Multitemporal Image Change Detection[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023, 201-5. (中科院二区, IF: 4.8)

2. Jingwei Kou, Tao Zhan, Li Wang, Yu Xie, Deyun Zhou*, Maoguo Gong. Visual Attention-Based Siamese CNN with SoftmaxFocal Loss for Laser-Induced Damage Change Detection of Optical Elements[J]. Neurocomputing, 2023, 517:173-187. (中科院二区, IF: 6.0)

3. Jingwei Kou, Tao Zhan, Li Wang, Yu Xie, Deyun Zhou*, Maoguo Gong. An End-to-end Laser-Induced Damage Change Detection Approach for Optical Elements via Siamese Network and Multi-Layer Perceptrons[J]. Optics Express, 2022, 30(13): 24084-24102. (中科院二区,IF: 3.833

4. Tao Zhan*, Maoguo Gong, Xiangming Jiang, Wei Zhao. Transfer Learning-Based Bilinear Convolutional Networks for Unsupervised Change Detection[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021, 191-5. (中科院二区, IF: 5.343)

5. Xiangming Jiang, Maoguo Gong*, Tao Zhan, Hao Li. Geodesic Simplex Based Multiobjective Endmember Extraction for Nonlinear Hyperspectral Mixtures[J]. Information Sciences, 2021, 577:398-423. (中科院一区,Top期刊,IF: 8.233)

6. Tao Zhan, Maoguo Gong*, Xiangming Jiang, Mingyang Zhang. Unsupervised Scale-Driven Change Detection With Deep Spatial-Spectral Features for VHR Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(8): 5653-5665. (中科院二区,Top期刊,IF: 5.6)

7. Xiangming Jiang, Maoguo Gong*, Tao Zhan, Mingyang Zhang. Multiobjective Endmember Extraction Based on Bilinear Mixture Model[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(11): 8192-8210. (中科院二区,Top期刊,IF: 5.6)

8. Jingwei Kou, Tao Zhan, Deyun Zhou*, Wei Wang, Zhengshang Da, Maoguo Gong. The Laser-Induced Damage Change Detection for Optical Elements Using Siamese Convolutional Neural Networks[J]. Applied Soft Computing, 2020, 87:106015. (中科院二区,Top期刊,IF: 6.725)

9. Fenlong Jiang, Maoguo Gong*, Tao Zhan, Xiaolong Fan. A Semisupervised GAN-Based Multiple Change Detection Framework in Multi-Spectral Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019, 17(7): 1223-1227. (中科院二区, IF: 3.833)

10. Tao Zhan, Maoguo Gong*, Jia Liu, Puzhao Zhang. Iterative Feature Mapping Network for Detecting Multiple Changes in Multi-Source Remote Sensing Images. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2018, 146: 38-51. (中科院一区,Top期刊,IF: 6.942)

11. Tao Zhan, Maoguo Gong*, Xiangming Jiang, Shuwei Li. Log-Based Transformation Feature Learning for Change Detection in Heterogeneous Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 15(9): 1352-1356. (中科院二区, IF: 3.534)

12. Xudong Niu, Maoguo Gong*, Tao Zhan, Yuelei Yang. A Conditional Adversarial Network for Change Detection in Heterogeneous Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 16(1): 45-49. (中科院二区, IF: 3.534)

13. Maoguo Gong*, Tao Zhan, Puzhao Zhang, Qiguang Miao. Superpixel-Based Difference Representation Learning for Change Detection in Multispectral Remote Sensing Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(5): 2658-2673. (中科院二区Top期刊,IF: 4.662)

14. Tao Zhan*, Zedong Tang, Maoguo Gong, Xiangming Jiang, Jiao Shi. Decomposition-Based Multiobjective Particle Swarm Optimization for Change Detection in SAR Images[C]. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, Kyoto, Japan, 2018: 1729-1736. (CCF C类国际会议)

15. Tao Zhan*, Maoguo Gong. A Hybrid Change Detection Method Using Deep Feature Representations for VHR Images[C]. Proceedings of the 10th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images, Shanghai, China, 20191-5. (CCF C类国际会议)




其他主页

Google Scholar: https://scholar.google.com.hk/citations?user=Deo3SzMAAAAJ&hl=zh-CN

ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Tao-Zhan-8/publications?sorting=recentlyAdded&editMode=1


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