姜龙玉
职称:正高
所在院系:计算机科学系
研究方向:人工智能、海洋信息智能处理,水下目标检测和识别、大模型
电话:
邮箱:jly@seu.edu.cn
职务:
个人简介

    姜龙玉,女,分别从武汉大学、东南大学、法国格勒诺布尔大学获得学士、硕士、博士学位,现为东南大学青年特聘教授、博士生导师。主要从事人工智能、海洋信息智能处理,水下目标检测和识别、大模型等方面的研究工作,近年来先后主持或参与法国国家科研署基金、国家重点专项、军委装备发展部预研基金、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金,教育部留学回国人员基金等多项科研项目,在IEEE Journal of Oceanic Engineering, The Journal of the Acoustical Society of America IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Paper 等国际权威期刊会议发表论文30 余篇。受理或授权国家发明专利20余项。获得国家级首届某比赛一等奖(排1)、海洋工程科学技术奖(排1)、国家级教学成果一等奖、江苏省教学成果一等奖、恰佩克产教融合教学名师奖、东南大学青年教师授课竞赛奖、东南大学教学成果一等、二等奖,中泰国立奖教金等奖励。主要社会兼职有国家留学基金委公派出国项目会评专家,中国图形图像协会视觉传感专委会副主任委员。


研究方向
教育经历
工作经历
科研项目

     1.  国家重点项目,2023.11-2024.11主持                                                   

     2.  国家重点专项课题,2023.09-2024.08主持     

     3.  国家自然科学基金项目,2019. 01-2022.12主持

     4.  国家稳定支持项目,2022.06-2022.12主持

     5.  国家稳定支持项目,2019.01-2021.12主持

     6.  家科技重点实验室基金,2021.01-2023.12主持

     7.  海洋防务创新基金,2021.11-2013.11主持

     8.  国家自然科学基金项目,2015.01-2017.12主持

     9.  国家重点实验室基金,2019.01-2020.12主持

     10. 教育部留学回国人员基金,2016.01-2017.12主持

     11.  声场声信息国家重点实验室基金,2016.01-2017.06主持

论文著作

1.    Q. Ma. L. Jiang*, Lambertian-based adversarial attacks on deep-learning-based underwater side-scan sonar image  classification, Pattern Recognition, 2023.  

自建声呐图像数据集已公开:https://github.com/mqxwd68/LASA/blob/main/README.md

2.  杨磊,黄俊达,姜龙玉*,宽带高阶子空间超短基线水下声学定位,《信号处理》,39(10)20231866-1878.

3.  C.Yang, Y. Li, L. Jiang*, Foreground enhancement network for object detection in sonar images, Machine Vision and Applications, 34(56),2023.

4.   Q. Ma. L. Jiang*,Training with Noise Adversarial Network: A Generalization Method for Object Detection on Sonar Image, WACV, 2022

5.  L. Jiang, Z. Zhang, Three-dimensional higher-order raypath separation in a shallow-water waveguide, The Journal of the Acoustical Society of America, 2022.

6.  J.Lv, L. Jiang*, Active Deep Learning Technique for Underwater Target Recognition, IEEE Oceans, 2022.

7.  L. Jiang and W. Song, Fast raypath separation based on low-rank matrix approximation in a shallow-water waveguide, The Journal of the Acoustical Society of America, 2018.

8.  L. Jiang, R. He, Y. Hong, J. Wu, H. Shu, Two-dimensional active raypath separation using examination of the roots of the spectrum polynomial, The Journal of the Acoustical Society of America,142(4): 408~4142017.

9.  L. Jiang, Y. Hong, P. Roux, J. Wu, H. Shu, Active wideband higher-order raypath separation in multipath environment, The Journal of the Acoustical Society of America,141(1): 38~442017.

10.L. Jiang, P. Roux, J. I. Mars, Raypath Separation with a High-Resolution Algorithm in a Shallow-Water Waveguide, IEEE Journal of Oceanic Engineering,43(1): 1~122018.

11.L. Jiang, J. I. Mars, Automatic detection of the number of raypaths in a shallow-water waveguide, IEEE Journal of Oceanic Engineering,39(4): 713~7232014.

12.Y. Hong, L. Jiang, J. Wu, H. Shu, L. Senhadji and J Coatrieux. A Novel High-resolution Algorithm for Separating Ray paths Interrupted by Colorful Noise, the 169th Meeting of the Acoustical Society of America in Pittsburgh, Oral, 2015.

13.L. Jiang, H. Shu, J. Wu, L. Wang, L. Senhadji, A novel split-radix fast algorithm for 2-d discrete Hartley transform, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 2010.10, 57(4): 911~924.

14. 姜龙玉舒华,伍家松罗立民一种新的三维离散 Hartley 变换的分裂基快速算法电子学报, 2009.01.01, 36(6): 1252~1255.

专利

    1. 姜龙玉洪亚萍伍家松賀润国舒华忠基于高阶累积量的多路径传播声信号分离方法, 2016.1.5, 中国, 201610006173.3 (专利)

    2. 姜龙玉賀润国洪亚萍张喆伍家松舒华忠一种多路径传播宽带主动声信号的分离方法, 2016.3.9, 中国, 2016101332769.8 (专利)

     3. 姜龙玉张喆基于子空间的压缩感知高分辨阵列处理方法 2017.12.11 中国, 201711308659.3 (专利

     4. 姜龙玉宋文博张喆基于常量时间奇异值分解的快速高阶线路径分离方法, 2017.8.10, 中国, 201710682906.X (专利)

     5. 马麒翔姜龙玉基于深度学习技术的声呐图像目标识别方法 2017.10.30, 中国, 201711036788.1 (专利)

     6. 伍家松姜龙玉舒华忠一种基于四元数散射网络的彩色图像纹理分类方法,2014.5.6, 中国, 201410326277.3 (专利)

     7. 刘杰姜龙玉 , 洪亚萍伍家松舒华忠一种基于高阶累积量的波达估计方法, 2016.4.14, 中国, 201610230971.4 (专利)

     8. 賀润国姜龙玉宋文博伍家松舒华忠并行磁共振的图像重建方法、装置及并行成像系统, 2016.4.26, 中国, 2016102645880.0 (专利)

    9.宋文博姜龙玉,张喆伍家松舒华忠一种基于高阶累计量的波达快速估计方法, 2016.09.26, 中国, 201610853071.5 (专利)

获奖情况

课题组已毕业同学均在国内外知名企业就业或知名高校继续深造,欢迎善良乐观、积极向上、工作认真努力的同学加入课题组,以服务国家重大战略为目标,一起做好的应用基础研究和工程实践!

招生:博士生1-3/年、硕士生5-7/年、本科生2-8/年。

 

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