【教师简介】

王安志、四川大学博士、贵州师范大学副教授、硕士研究生导师，国家自然科学基金委员会项目评审专家、贵州省科技厅专家库专家，贵阳市科技局专家库专家，中国国际互联网+大学生创新创业大赛国赛评委、中国大学生计算机设计大赛贵州省赛评委等。长期从事人工智能、深度学习、计算机视觉、数字图像处理以及虚拟现实技术等领域研究，主持和参与了国家自然科学基金项目3项、贵州省科技厅基础研究计划项目1项、四川省教育厅面上项目4项，担任包括TIP、TMM、TNNLS等顶级期刊在内的十多个SCI学术期刊和包括IJCAI、ICASSP、ICME等在内的多个国际重要学术会议的论文审稿专家。邮箱：andyscu@163.com。

【主要经历】

(1) 2018.07-至今 贵州师范大学大数据与计算机科学学院副教授、硕士研究生导师

(2) 2021.09-2022.06 厦门大学信息学院国内访问学者(访问导师：纪荣嵘)

(3) 2017.07-2018.07 西南民族大学计算机科学与技术学院专任教师

(4) 2014.09-2017.06 四川大学计算机学院攻读计算机科学与技术专业博士学位(导师: 王明辉)

(5) 2010.07-2014.07 四川文理学院计算机学院专任教师

【主要贡献】

●部分科研项目

(1) 国家自然科学基金项目,注意力机制引导的多模态显著性检测及轻量化研究(62162013), 主持

(2) 国家自然科学基金项目,面向人脸视频的心率估计关键问题研究(61962010), 参研(第1)

(3) 国家自然科学基金项目,运用机器学习预测首发精神分裂症长期结局：聚焦阴性症状维度(81571320), 参研(第5)

(4) 贵州省科学技术厅优秀青年科技人才项目,跨模态检索方法及应用研究,(黔科合平台人才[2019]5670), 参研(第1)

(5) 中央高校基本科研业务费资助项目，图像显著性目标检测算法及其应用研究(2018NQN18)，主持

(6) 国家档案局面上项目，基于大数据的档案数据去重模型与方法研究 (2014-X-65)，参与

(7) 四川省教育厅一般项目，遗传算法在智能组卷系统中的应用研究，主持

(8) 四川省教育厅一般项目，基于机器视觉的机器人抓取系统的研究，参研(第1)

(9) 四川省教育厅一般项目，稀疏表示下显著性在图像超分辨率中的应用研究，参研(第2)

(10) 四川省教育厅一般项目，大数据环境下古建筑文物全景图快速生成方法研究，参研(第2)

(11) 2022年度贵州师范大学学术新苗基金项目, 基于多模态特征交互的显著性目标检测方法研究(黔师新苗[2022]30号)，主持

(12) 2019年度贵州师范大学资助博士科研项目, RGB-D图像显著性目标检测算法及其应用研究，主持

●部分学术论文

l RGB-D Salient Object Detection via Minimum Barrier Distance Transform and Saliency Fusion, IEEE Signal Processing Letters, May 2017.

l A Two-Stage Bayesian Integration Framework for Salient Object Detection on Light Field，Neural Processing Letters, 2017.

l Salient object detection with high-level prior based on Bayesian fusion, IET Computer Vision, 2017.

l A Unified Variational Model for Single Image Dehazing, IEEE Access, 2019.

l Cross-level Feature Aggregation and Fusion Network for Light Field Salient Object Detection," 2020 International Conferences on Internet of Things (iThings), Rhodes, Greece, 2020.

l Three-Stream Cross-Modal Feature Aggregation Network for Light Field Salient Object Detection, IEEE Signal Processing Letters, 2021.

l Single nighttime image dehazing based on image decomposition, Signal Processing, 2021.

l Light field reconstruction via attention maps of hybrid networks. Visual Computer ,2022.

l Self-attention Based Cross-Level Fusion Network for Camouflaged Object Detection. CCBR 2022.

l 基于多模态多级特征聚合网络的光场显著性目标检测，计算机工程，2022.

l 基于通道注意力和边缘融合的伪装目标分割方法，计算机应用，2023.

l 卷积神经网络的正则化方法综述，计算机应用研究，2024.

●部分知识产权

(1) 一种混凝土切片气泡自动检测设备，ZL20222 2034522.6，实用新型专利，国家知识产权局, 2022.04.14.

(2) 基于语义约束矩阵分解哈希的跨模态检索方法及其系统, 发明专利, CN202011024844.1

(3) 基于伪装目标检测的结直息肉与肺炎检测系统, 计算机软件著作权, 2024SR0472514

(4) 多场景智能伪装目标检测系统[简称：伪装目标检测系统] V1.0, 2022SR0685044，计算机软件著作权, 中华人民共和国国家版权局,2022.06.01.

(5) 混凝土气泡检测软件[简称：BD软件] V1.0, 2022SR0732229，计算机软件著作权, 中华人民共和国国家版权局, 2022.06.10.

(6) 智能道路病害检测系统V1.0, 2022SR1248978，计算机软件著作权, 中华人民共和国国家版权局, 2022.08.23.

(7) 智能图像修复系统[简称：智能图像修复] V1.0, 2022SR1047563，计算机软件著作权, 中华人民共和国国家版权局, 2022.08.09.

(8) 智能水域行为检测系统[简称Help检测系统]V1.0, 2021SR1626391，计算机软件著作权, 中华人民共和国国家版权局, 2021.11.03.

●部分获奖情况

(1) 贵州师范大学自然科学类2021年度科研先进个人(2021年12月)

(2) 贵州师范大学2021年优秀教师(2021年9月)

(3) 第十二届和第十四届贵州师范大学本科教学质量奖(2021年9月，2023年9月)

(4) 第6、7和8届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛贵州省赛优秀指导教师

(5) 第13、14和15 届中国大学生计算机设计大赛贵州省省级优秀指导教师