姓名：王成

职称：副教授

邮箱：wangcheng_1001@163.com

研究领域：智慧交通领域

拟招生意向：计算机相关专业

招生专业领域：机械专业机器人工程领域

个人简介：王成，女，1982年，副教授，硕士生导师。2007年于南京邮电大学计算机软件与理论专业获得硕士学位。

学生培养：目前重点研究方向为车辆重识别技术。课题组氛围融洽，互帮互助，共同进步，发表多篇SCI论文，授权多项发明专利。

目前从事科学研究工作项目：

研究方向为智慧交通，目前研究重点为机器学习背景下的交通流预测、车辆重识别、行人重识别等。主持山东省重点研发计划“基于多源异构大数据的交通流预测平台（2018GGX105011）”1项、山东省高等学校科技计划项目“基于多源异构大数据的交通状态预测方法研究(J17KA073)”1项，作为主要成员参与山东省重点研发计划“面向城市监控的车辆重识别关键技术研究（2019GGX101055）”和“基于云平台的城市道路短时交通流预测系统研(2016GGX101011)”两项、山东省自主创新及成果转化专项计划子项目“面向综合交通管理的数据智能分析与协同处置关键技术研究(2015ZDXX0201A05)”1项。发表学术论文10篇，授权发明专利10余项，申请实用新型与软件著作权10余项。2017年获得山东省教育科学优秀成果奖三等奖1项。

发表代表性论文：

[1] Adaptive division and priori reinforcement part learning network for vehicle re-identification,SCI检索,中科院1区.

[2] Quartz-Enhanced Photoacoustic Spectroscopy for Four-Component Gas Detection Based on Two Off-Beam Acoustic Microresonators,SCI检索.

专利、软著申请及授权：

成功授权发明专利多项：

[1] 一种基于维度解耦合非局部关系的车辆重识别方法，ZL202210531995.9

[2] 一种基于全局参考注意力机制的车辆重识别方法，ZL2021113851331

[3] 一种基于双关系注意力机制的车辆重识别方法，ZL2021116541286

[4] 一种基于分组聚合注意力和局部关系的车辆重识别方法，ZL202210776264.0

[5] 一种基于多轴压缩融合注意力机制的卷积神经网络实现提取特征图中鉴别性信息的方法,ZL2024111031384