楊秋菊(陝西師範大學物理學與信息技術學院副教授)

楊秋菊，女，博士，陝西師範大學物理學與信息技術學院副教授。

基本介紹

• 中文名：楊秋菊
• 畢業院校：西安電子科技大學
• 學位/學歷：博士
• 職業：教師
• 專業方向：計算機視覺
• 任職院校：陝西師範大學

個人經歷

1. 2018.1-2019.1 School of Computer Science The University of Sydney 訪問學者

2. 2008.8-2013.9西安電子科技大學電子工程學院碩博連讀 模式識別與智慧型系統專業 工學博士

3. 2004.9-2008.7陝西師範大學物理學與信息技術學院 電子信息科學與技術專業 理學學士

講授課程

《數位訊號處理》、《數字圖像處理》、《機器學習》、《信號檢測與估計》、《Matlab及實驗》

研究方向

計算機視覺、機器學習、人工智慧與空間物理學科交叉研究、醫學影像的AI輔助診斷等

學術成果

主持科研項目

1.基於機器學習的PMAFs時-空自動檢測及其物理特徵研究，陝西省自然科學基礎研究計畫-面上項目，2023.01-2024.12

2.基於機器學習的化石孢粉圖像自動識別，中科院地環所黃土與第四紀國家重點實驗室主任基金，2022.01-2023.12

3.基於機器學習技術的典型極光事件自動檢測及其發生規律研究，陝西省自然科學基礎研究計畫-面上項目，2020.01-2021.12

4.基於深度學習技術的極光事件自動識別與檢測研究，中央高校基本科研業務費專項資金，2021.1-2022.12.

5.基於深度學習技術的極光圖像分類和分割研究，中央高校基本科研業務費專項資金，2019.1-2020.12.

6.小尺度極光弧的物理特徵及產生機制研究，國家自然科學基金青年基金，2016.1-2018.12.

7.基於聚類技術的全天空極光圖像形態和運動分類研究，陝西省科協青年人才托舉計畫（第二屆），2017.1-2018.12.

8.小尺度極光弧的多尺度觀測實驗研究，陝西省自然科學青年人才項目，2016.1-2017.12.

9. 小尺度極光形態自動分類及其物理機制研究，中央高校基本科研業務費專項資金，2015.1-2016.12.

10.基於全天空圖像的日側冕狀極光半監督聚類研究，國家海洋局極地科學重點實驗室開放研究基金，2014.1-2015.12.

發表學術論文

[1].Qiuju Yang, Minghao Xie, Hang Su, Desheng Han, Qiqi He, Statistical Characteristics of Multi-scale Auroral ArcWidth Based on Machine Learning, Journal of Geophysical Research: Space Physics, 129, e2023JA031954, 2024

[2].Qiuju Yang, Jiakai Wang, Hang Su,Zanyang Xing, Automatic Recognition and Localization of Poleward Moving AuroralForms (PMAFs) from all-sky Auroral Videos, Earth and Space Science, 10,e2023EA002843, 2023.

[3].Qiqi He, Qiuju Yang*, Minghao Xie.HCTNet: A hybrid CNN-transformer network for breast ultrasound image segmentation. Computers in Biology and Medicine, 155: 106629, 2023

[4].Qiuju Yang, Yingying Wang, Jie Ren, Auroral image classification with very limited labeled data using few-shot learning, IEEE Geoscience and RemoteSensing Letters, 19, 1-5, 2022.

[5].楊秋菊，任傑，向晗，基於深度學習的極光亞暴時-空自動檢測，地球物理學報, 3, 898-907，2022.

[6].Qiuju Yang, Han Xiang, Unsupervised learning of auroral optical flow for recognition of poleward moving auroral forms, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 1-11, 2021.

[7]. QiujuYang, Chang Liu & Jimin Liang, Unsupervised automatic classification of all-sky auroral images using deep clustering technology, Earth ScienceInformatics, 14, 1327–1337, 2021.

[8].QiujuYang, Penghui Zhou, Representation and classification of auroral images based on convolutional neural networks, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 523-534, 2020.

[9]. 楊秋菊，周朋輝，基於機器學習的極光圖像自動分割方法，地球物理學報，63(1),63-72, 2020.

[10].Qiuju Yang, Dacheng Tao, Desheng Han, Jimin Liang, Extracting auroral key local structures from all-sky auroral images by artificial intelligence technique, Journal of Geophysical Research: Space Physics, 124, 3512-3521,2019.

[11].ChuangNiu, Qiuju Yang, Shenghan Ren, Haihong Hu, Desheng Han, Zejun Hu, Jimin Liang, Instance Segmentation of Auroral Images for AutomaticComputation of Arc Width, Geoscience and Remote Sensing Letters, 16(9),1368-1372, 2019.

[12].Qiuju Yang, Zejun Hu, A comparative study of auroral morphology distribution between northern and southern hemispheres based on automatic classification, Geoscientific Instrumentation, Methods and Data Systems,7, 113-122, 2018.

[13].王菲，楊秋菊*，基於卷積神經網路的極光圖像分類，極地研究，30, 123-131, 2018.

[14].ZejunHu, Qiuju Yang*, Jimin Liang, Hongqiao Hu, Beichen Zhang, HungenYang, Variation and modeling of ultraviolet auroral oval boundaries associated with interplanetary and geomagnetic parameters, Space Weather,15, 606-622, 2017.

[15].楊秋菊，胡澤駿，一種基於形態特徵的極光自動分類方法，中國科學, 47:252-260, 2017.

[16].楊秋菊，胡澤駿，韓德勝，胡紅橋，馬驍，基於行星際/太陽風和地磁條件的紫外極光卵邊界建模和預測，地球物理學報, 59(2):426-439, 2016.

[17]. 楊秋菊，丘琪，韓德勝，一種新的基於日側全天空圖像的極光弧寬測定方法，中國科學，46(8):1141-1148, 2016.

[18].Qiuju Yang, Comparison of Three Segmentation Techniques for Auroral ArcDetection, Proceedings of the International Conference on InternetMultimedia Computing and Service, 152-155, 2016.

[19]. 楊秋菊, 梁繼民，劉俊明，胡澤駿，胡紅橋，一種基於紫外極光圖像的亞暴膨脹期起始時刻的自動檢測方法. 地球物理學報, 56(5):1435-1447, 2013.

[20]. QiujuYang, Jimin Liang, Zejun Hu, Heng Zhao, Auroral Sequences Representation and Classification Using Hidden Markov Models, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50(12):5049-5060, 2012.

[21]. Qiuju Yang, Jimin Liang, Zejun Hu, ZanyangXing, Heng Zhao, Automatic Recognition of Poleward Moving Auroras fromAll-sky Image Sequences based on HMM and SVM, Planetary and Space Science,69:40-48, 2012.