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吴丽君

文章来源:先进制造学院   发布时间:2021-09-13  阅读次数:

吴丽君

性别 女

系别电子信息工程系

学位博士

职称副教授

职务

详细信息


联系方式

通讯地址:福州大学物理与信息工程学院、北楼513

邮 编:350116

Email: lijun.wu@fzu.edu.cn

主要学历及工作经历

• 2014/01-至今,福州大学,物理与信息工程学院,副教授

• 2013/2-2013/10,香港理工大学,研究助理

• 2009/10-2013/6,意大利帕维亚大学,工程学院,博士

• 2006/09-2009/06,厦门大学,信息科学与技术学院,硕士

• 2001/09-2005/06,厦门大学,物理与机电工程学院,本科

主要学术及社会兼职

厦门市“双百计划”领军型创业人才,Frontiers in Built Environment期刊评审编辑。近五年主持及参与国家级、省部级科研项目8项,主持的项目包括国家自然科学基金、福建省引导性项目、福建省自然科学基金,教育部留学归国人员项目; 以第一作者或者通信作者身份,发表SCI/EI检索的研究论文30余篇,其中SCI一区论文近10篇,申请专利20余件,已授权10余件;获瑞士日内瓦国际发明及创新技术与产品展览金奖、瑞士日内瓦国际发明及创新技术与产品展览摩尔多瓦知识产权局特别大奖、中国国际工业博览会创新奖;福建省高等教育教学成果奖二等奖;指导学生获福建省优秀研究生学位论文,指导学生参加竞赛获全国一等奖、二等奖,获华东赛区优秀指导教师奖;获福州大学曾益容奖教金、福州大学物理与信息工程学院的“我心目中的好老师”。是多个国际知名SCI期刊的长期审稿人,例如Applied Energy, Energy Conversion and Mangement, IEEE Access, Structural Control & Health Monitoring等。

研究领域

长期从事计算机视觉、人工智能、嵌入式系统、智能故障检测与健康诊断等技术在智能安防、智慧医疗、土木工程等领域的应用基础研究。

近五年承担及参与科研课题情况

1.“基于机器视觉的智能移动单兵应急指挥通信系统研制(No. 2019H0006)”,福建省科技厅引导性项目,主持。

2.“基于机器视觉的索缆六自由度位移测量方案研究”,国家自然科学基金, (51508105),主持。

3.“基于双目视觉的高精度索缆六维位移传感器的研究”,福建省自然科学基金,主持。

4.“基于机器视觉的输电线四维位移监测技术的研究”,教育部留学归国人员科研启动经费,主持。

5.“基于MR-MC链状无线传感器网络的SHM批量异构数据汇集机制研究(No.61601127)”,国家自然科学基金青年基金,第一参与人。

6.“基于WSN和FNN的光伏阵列失配监测与故障诊断研究”,福建省教育厅产学研项目,第一参与人。

7.“应用于光伏发电健康监测的无线智能传感器及网络”,福建省经信委行业共性关键技术开发,第二参与人。

8.“基于无线智能传感器网络的光伏阵列健康监测系统研发”,福建省科技厅高校产学合作项目,(2016H6012),第二参与人。

出版著作和论文

主要SCI论文列表:

[1] L. Wu, X. Lin, Z. Chen, J. Huang, H. Liu and Y. Yang, An Efficient Binary Convolutional Neural Network With Numerous Skip Connections for Fog Computing, in IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 14, pp. 11357-11367, 15 July, 2021. (JCR Q1,IF: 9.515)

[2] Wu, L, Lin, X, Chen, Z, Lin, P, Cheng, S. Surface crack detection based on image stitching and transfer learning with pretrained convolutional neural network. Struct Control Health Monit. 2021; 28:e2766.https://doi.org/10.1002/stc.2766(JCR Q2,IF: 4.819)

[3] Zhicong Chen, Hui Yu, Linlu Luo, Lijun Wu*, Qiao Zheng, Zhenhui Wu, Shuying Cheng, Peijie Lin,Rapid and accurate modeling of PV modules based on extreme learning machine and large datasets of I-V curves, Applied Energy, Volume 292, 2021, 116929, ISSN 0306-2619, https://doi.org/10.1016/ j.apenergy.2021.116929. (JCR Q1,IF: 8.426)

[4] Zhicong Chen, Yixiang Chen, Lijun Wu*, et al. You. Deep residual network based fault detection and diagnosis of photovoltaic arrays using current-voltage curves and ambient conditions. Energy Conversion and Management, 2019, 198, pp. 111793. (JCR Q1,IF: 7.181)

[5] Zhicong Chen, Yixiang Chen, Lijun Wu*, et al. You. Accurate modeling of photovoltaic modules using a 1-D deep residual network based on I-V characteristics. Energy Conversion and Management, 2019, 186, pp. 168-187. (JCR Q1,IF: 7.181)

[6] Zhicong Chen, Fuchang Han, Lijun Wu*, et al. Random forest based intelligent fault diagnosis for PV arrays using array voltage and string currents. Energy Conversion and Management, 2018, 178: 250–264. (JCR Q1,IF: 7.181)

[7] Lijun Wu, Zhicong Chen*, et al. Parameter extraction of photovoltaic models from measured I-V characteristics curves using a hybrid trust-region reflective algorithm. Applied Energy, 2018, 232: 36-53. (JCR Q1,IF: 8.426)

[8] Zhicong Chen, Lijun Wu*, et al. Intelligent fault diagnosis of photovoltaic arrays based on optimized kernel extreme learning machine and I-V characteristics. Applied Energy, 2017, L.J. Wu 204: 912-931. (JCR Q1,IF: 8.426)

[9] Zhicong Chen, Lijun Wu*, et al. Parameters identification of photovoltaic models using hybrid adaptive Nelder-Mead simplex algorithm based on eagle strategy. Applied Energy, 2016, 182: 47-57. (JCR Q1,IF: 8.426)

[10] Wu, L., Jiang, P., Chen, Z.*, Lin, X., Lai, Y., Lin, P., & Cheng, S. (2019). BitFlow-Net: Toward Fully Binarized Convolutional Neural Networks. IEEE Access, 7, 154617-154626. (JCR Q2,IF: 4.098)

[11] Wu, L., Su, Y., Chen, Z., Chen*, S., Cheng, S., & Lin, P. (2020). Six‐degree‐of‐freedom generalized displacements measurement based on binocular vision. Structural Control and Health Monitoring, 27(2), e2458. (JCR Q2,IF: 4.819)

[12] Lu, X., Lin, P., Cheng, S., Lin, Y., Chen, Z., Wu, L., & Zheng, Q. (2019). Fault diagnosis for photovoltaic array based on convolutional neural network and electrical time series graph. Energy Conversion and Management, 196, 950-965.

[13] Zhicong Chen, Qinghua Li, Lijun Wu*, et al. Optimal data collection of MR-MC-MP wireless sensors networks for structural monitoring applications: a simulation study. Structural Control and Health Monitoring. e2328, 2019. (JCR Q1,IF: 3.74)

[14] Lin, P., Lin, Y., Chen, Z., Wu, L., Chen, L., & Cheng, S. (2017). A density peak-based clustering approach for fault diagnosis of photovoltaic arrays. International Journal of Photoenergy, 2017.

[15] Y.Q. Ni, K.C. Lin, L.J. Wu, Y.W. Wang. Visualized spatiotemporal data management system for lifecycle health monitoring of large-scale structures. 2017, Journal of Aerospace Engineering, 30(2): B4016007.

[16] L.J. Wu*, F. Casciati. Local positioning systems versus structural monitoring: a review. 2014, Structural Control and Health Monitoring, 21(9), 1209-1221.

[17] L.J. Wu*, F. Casciati, S. Casciati. Dynamic testing of a laboratory model via vision-based sensing. Engineering Structures. 2014, 60, 113-125.

[18] F. Casciati, S. Casciati, L.J. Wu. Vision-based sensing in dynamic tests. 2013, Key Engineering Materials , 569-570, 767-774.

[19] F. Casciati, L.J. Wu*; Local positioning accuracy of laser sensors for structural health monitoring. 2013, Structural Control and Health Monitoring, 20(5), 728-739.

[20] F. Casciati, L.J. Wu*; Wireless links for global positioning system receivers. 2012, Smart Structures and Systems, 10(1), 1-14.

已授权专利:

[1] 吴丽君,吴晓烽,陈志聪,文吉成,林培杰,程树英. 一种基于机器视觉的多运动目标快速测距方法(发明专利,专利号 :201710940904)

[2]陈志聪,吴丽君,苏忆艳,陈疏影,程树英,徐森.一种基于双目视觉的非接触式六自由度位移测量方法(发明专利,专利号:ZL109373912A)

[3]陈志聪,吴丽君,林培杰,程树英.一种分布式光伏组串及组件IV特性曲线在线测量系统(发明专利,专利号:ZL201610889635.0)

[4] 陈志聪,吴丽君,吴振辉,林培杰,程树英. 基于鹰策略和自适应NM单纯形的光伏模型参数辨识方法. (发明专利,专利号:ZL201610889682.5)

[5] 陈志聪,吴丽君,林培杰,程树英.一种分布式光伏组串及组件IV特性曲线在线测量系统(实用新型专利,专利号:ZL201621116087.X)

[6] 陈志聪、吴丽君、周海芳、苏凤萍、林培杰、程树英、郑茜颖. 一种光伏组件及组件串在线失配监测平台(实用新型专利,专利号:ZL201820816978.9)

[7] 陈志聪,陈毅翔,吴丽君,程树英,林培杰. 基于IV特性和深度残差网络的光伏阵列故障诊断方法(发明专利,专利号:ZL201910206962.5)

[8] 陈志聪,韩付昌,吴丽君,俞金玲,林培杰,程树英.一种光伏阵列实时状态监测与故障定位系统(发明专利,专利号:ZL201711173022.8)

[9]陈志聪,吴越,吴丽君,林培杰,程树英.一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法(发明专利,专利号:ZL201610394965.2)

[10] 陈志聪,林文城,吴丽君,林培杰,程树英,郑茜颖,吴勇标.一种光伏阵列IV特性曲线扫描与参数辨识系统(实用新型专利,专利号:ZL201820147060.X)

获奖情况

1.“竞研互促 ”提升电子信息类硕士研究生创新实践能力,福建省教学成果奖二等奖(2/6),2018.4.

2.桥梁防撞智能监控系统,第41届瑞士日内瓦国际发明及创新技术与产品展览金奖) (8/8),2013.04.

3.桥梁防撞智能监控系统,第41届瑞士日内瓦国际发明及创新技术与产品展览摩尔多瓦知识产权局特别大奖(8/8),2013.04.

4.桥梁防撞智能监控系统,第15届中国国际工业博览会创新奖(8/8),2013.11.

2018年福建省研究生优秀论文(指导老师)

5.2017年华为杯中国研究生电子设计竞赛,技术组全国二等奖,华东赛区一等奖。(题目:基于深度学习的识物助盲帽设计),华东赛区“优秀指导老师”奖。

6. 2019年第十三届iCAN国际创新创业大赛中国总决赛一等奖、江西福建赛区选拔赛一等奖(指导教师)

7. 2019年度福州大学曾益容教金

8.2017~2018 学年福州大学创新与创业活动优秀指导老师。

9.2018年 福州大学物理与信息工程学院“我心目中的好老师”。

10.2015年获福州大学物理与信息工程学院“最佳一节课青年教师比赛”学院二等奖

指导硕士生研究方向

电子与通信工程硕导,研究方向:计算机视觉、人工智能、嵌入式系统、智能故障检测与诊断,应用领域:智慧医疗、智能安防、土木结构与健康监测。