职 称：讲师 |
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研究方向：计算机视觉及其工业检测应用、工业大数据分析与挖掘 |
联系电话：19918668010 |
E-mail: wchao207@163.com |
个人简介
王超，湖南衡阳人，讲师，硕士研究生导师，湖南大学电路与系统专业博士毕业，研究方向为机器视觉理论与方法及其工业领域测量应用。主持湖南省自然科学基金项目、湖南省教育厅科学研究项目和教育部产学合作协同育人项目各1项，已授权发明专利3项，在IEEE TIM、IEEE TITS、Measurement、MST等国际著名期刊上发表高水平论文10余篇。目前系南华大学机器人工程专业专职教师，主讲课程包括数字信号处理、自动控制原理、智能机器人等。
主持和参与课题
[1] 2020年湖南省自然科学基金项目青年基金项目：基于正弦光栅单列成像的钢轨断面廓形高效检测方法研究（2020JJ5497），2020.1-2022.12，主持
[2] 2019年湖南省教育厅科学研究项目一般项目：全波段钢轨纵向波磨视觉测量中的关键技术研究（19C1627）, 2020.1.1-2021.12.31，主持
[3] 校科研启动基金项目：基于卷积神经网络的钢轨多样性畸变识别方法研究，2020.1.1-2023.12.31，主持
[4] 国家自然科学基金面上项目：基于多线结构光视觉信息融合的钢轨磨耗高精度动态检测方法研究（61771191），2018.1-2021.12，参与
[5] 北京地铁校企合作项目：北京地铁14号线钢轨铣磨车钢轨断面轮廓测量系统（2016GCJX-BJXM-006），2016.6-2017.6，参与
[6] 湖南省学位与研究生教育教学改革研究一般项目：“互联网+”背景下，推进双创型研究生培养模式发展的研究（2019JGYB186），2019.9-2021.9，主持
[7] 南华大学学位与研究生教育教学改革研究项目：“互联网+”背景下，推进双创型研究生培养模式发展的研究（2019JG005），2020.1-2021.12，主持
[8] 南华大学校教改一般项目：新工科建设背景下测控专业本科生的自主学习激励机制研究（2019YB-XJG116），2020.1-2021.12，主持
[9] 教育部协同育人项目：可编程逻辑器件及应用课程改革研究（202101142051），2021.11-2023.11，主持
发表学术论文
[1] Wang C, Zeng J. Combination-Chord Measurement of Rail Corrugation Using Triple-Line Structured-Light Vision: Rectification and Optimization. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 22(11): 7256-7265. (IF/中科院分区：9.551/1区)
[2] Wang C, Li Y, Ma Z, et al. Distortion Rectifying for Dynamically Measuring Rail Profile Based on Self-Calibration of Multiline Structured Light. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2018, 67(3): 678-689. (IF/中科院分区：5.332/2区)
[3] Wang C, Ma Z, Li Y, et al. Deviation Rectification for Dynamic Measurement of Rail Wear Based on Coordinate Sets Projection. Measurement Science and Technology, 2017, 28(10): 105203. (IF/中科院分区：2.398/3区)
[4] Wang C, Ma Z, Li Y, et al. Distortion Calibrating Method of Measuring Rail Profile Based on Local Affine Invariant Feature Descriptor. Measurement, 2017, 110: 11-21. (IF/中科院分区：5.131/2区)
[5] Wang C, Liu H, Ma Z, et al. Dynamic Inspection of Rail Wear via a Three-Step Method: Auxiliary Plane Establishment, Self-Calibration, and Projecting. IEEE Access, 2018, 6: 36143-36154. (IF/中科院分区：3.476/3区)
[6] Wang C, Li Y, Liu D, et al. Profile Calibration of Dynamically Measuring Rail Wear Using LIS//International Conference on Electrical and Information Technologies for Rail Transportation. Singapore, 2017: 37-45.
[7] Liu H, Li Y, Wang C, et al. Recognition and Calibration of Rail Profile under Affine Distortion Based on Point Set Mapping. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2017, 66(1): 131-140. (IF/中科院分区：5.332/2区)
[8] Li Y, Liu H, Wang C, et al. Rail Corrugation Broadband Measurement Based on Combination-Chord Model and LS. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2018, 67(4): 938-949. (IF/中科院分区：5.332/2区)
[9] Liu J, Teng Y, Shi B, Ni X, Xiao W, Wang C, Liu H. A Hierarchical Learning Approach for Railway Fastener Detection Using Imbalanced Samples. Measurement, 2021, 186: 110240. (IF/中科院分区：5.131/2区)
[10] Ni X, Liu H, Ma Z, Wang C and Liu J. Detection for Rail Surface Defects via Partitioned Edge Feature. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(6): 5806-5822 doi: 10.1109/TITS.2021.3058635. (IF/中科院分区：9.551/1区)
[11] Liu J, Liu H, NI X, Ma Z, Wang C, Shao X. A Visual Inspection System for Accurate Positioning of Railway Fastener IEICE TRANS. INF. & SYST., 2020, 103(10): 2208-2215.
[12] Teng Y, Liu H, Liu J, Wang C. A Rail Corrugation Measurement Method Based on Data Splicing. Measurement, 2020, 156: 107560. (IF/中科院分区：5.131/2区)
授权发明专利
[1] 刘宏立, 王超. 李艳福. 激光位移技术测量钢轨轮廓的校准方法. 2018.9, 中国, ZL201610881216.2.
[2] 刘宏立, 李艳福, 马子骥，王超. 基于三层匹配的钢轨轮廓实时形态识别与失真校准方法. 2018.1, 中国, ZL201610274016.0.
授课教学
[1] 2020年指导的本科生毕业论文《基于多通道深度神经网络的时尚兼容度预测算法研究》获南华大学校“百优”毕业设计（论文）.
[2] 2021年指导大学生创新创业训练计划项目省级立项：智能控制下沉式垃圾桶以及配套清洁车设计.
[3] 2021年指导大学生创新创业训练计划项目省级立项：基于单片机控制的多功能喷雾风扇.
[4] 指导本科生参与全国大学生电子设计竞赛获奖：2022年省三等奖1项、2016年省二等奖1项、2014年省一等奖1项、2013年省二等奖和三等奖各1项.
[5] 主讲《计算机网络》，《数字信号处理》和《单机片原理及应用》等本科生专业课程.
[6] 主讲课程《计算机网络》于2017年获南华大学精品在线开放课程建设立项.
[7] 主讲课程《可编程逻辑器件及应用》于2018年获南华大学网络教育资源重点建设项目立项，于2018年获南华大学教师信息化教学竞赛二等奖.
个人主要获奖情况
[1] 博士研究生国家奖学金（2017-2018学年度）.
[2] 湖南大学优秀博士研究生学校奖学金（2016-2017学年度）.
[3] 湖南大学优秀博士研究生（2017-2018学年度、2016-2017学年度）.
[4] 湖南大学2019届优秀毕业生（2019年3月）.
[5] 南华大学专业技术人员年度考核优秀（2019年度）
