姓名

姜晓燕

性别

女

职称

教授

研究方向

计算机视觉、多模态人工智能

主页https://sky-visionX.github.io/

电子邮箱

xiaoyan.jiang@sues.edu.cn

个人简介

荷兰莱顿大学访问学者；德国耶拿大学计算机科学博士。研究课题：前沿人工智能研究，包括智能体、大模型推理优化；智能感知研究，包括缺陷分割、目标检测与跟踪、视觉 SLAM等。现任Applied Intelligence 期刊副主编（SCI, IF: 5.3）。曾获德国 DAAD、国家留学基金委CSC奖学金资助。主讲本科/研究生课程：计算机视觉、机器学习、数字图像处理、C/C++、人工智能与批判性思维。学院优秀教师。

已发表论文70余篇，包括Trans. SMC, Trans. ITS, Pattern Recognition, ICRA, ACL等领域顶级期刊和会议；国际会议 ICPCSEE2019 的PC、国际会议CVIP 2024、HCIVR 2024的技术委员会委员。在国际会议 ICFTIC2019、IWITC2021、CISE2023作主旨报告；为多个顶级期刊与国际会议的评审。作为主要参与人获得上海市科技进步奖二等奖。申请发明专利 10 项，其中已授权4项；已授权实用新型专利 5 项，软著2项。

主持/参与国家级/省部级项目10余项；负责/参与人工智能相关横向项目多项，应用领域包括工业视觉（缺陷）检测、设备全生命周期管理、视频监控、智慧医疗辅助诊断等。现为电气学院多维度人工智能科研团队负责人。

每年招收3-5名研究生，团队以学生发展为中心，打牢从传统视觉算法到深度学习及大模型相关的关键知识与理论，结合实际场景，培养独立思考，发现问题和解决问题的能力。目标为激发大家持续终身学习的内驱力！
如果你对自我要求严格，对科学好奇，愿意为解决问题而努力，想读博深造或进好企业，请联系我！请关注组内动态https://sky-visionX.github.io/

主要成果

主要项目

[P1] 2025.07-2028.06，上海市科委面上项目（25ZR1401148），基于视觉大模型的多模态肝脏肿瘤影像学分析关键问题研究，20万，主持

[P2] 2026.01-2029.12，国家自然科学基金，民航联合基金（大飞机基础研究联合 基金）重点项目（U2570209），多源异构飞行数据驱动的智能民机关键系统预测维修与评估方法，256万，排名第2

[P3] 2021.01-2024.12，国家自然科学基金，民航联合基金重点项目（U2033218），多源数据融合的机场道面关键参数提取和状态评估技术，核心研究员

[P4]2020.11-2023. 12，科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109300)，工业领域知识自动构建与推理决策技术及应用，研究人员

[P5] 2018.01-2020.12，国家自然科学基金青年项目（61702322）：跨摄像头网络多目标跟踪数据关联建模与身份重识别，主持；

[P6] 2019.04-2022.08，上海欣诺通信技术股份有限公司：智能SC端子状态图像识别算法研究与开发，主持；

[P7] 2019.01-2020.03，上海飞机制造有限公司(19)DZ-003：基于无人机的飞机表面喷漆状态智能检测系统设计与研发，主要研究员；

[P8] 2019.01-2023.12，国家自然科学基金重点项目（61831018）：自主学习的移动互联网视频传输基础理论与方法，主要研究员；

[P9] 2018.01-2021.12，国家自然科学基金面上项目（61772328）：面向物体级的视觉SLAM动态三维场景解析与重建，主要研究员；

[P10] 2018.07-2020.06，上海市科委重点项目（18511101600）：基于多源无缝定位导航的桥梁无人机巡检技术及应用示范，排名第2

[P11] 2017.07-2019.06，上海市教委优秀青年教师培养资助计划（ZZGCD16008）：多摄像机网络下基于深度学习的多目标三维跟踪，主持。

主要论文

[J1] Project-and-Fuse: Improving RGB-D Semantic Segmentation via Graph Convolution Networks. X. Jiang, Bohan Wang, Xinlong Wan, and et. al. Information Sciences, Impact Factor: 8.1, 2025.10

[J2] TV-Net: A Structure-level Feature Fusion Network based on Tensor Voting for Road Crack Segmentation. W. Zheng, X. Jiang*#, Z. Fang, and Y. Gao. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), Impact Factor: 8.5, pp.:1-12,2024

[J3] A Multi-Scale Coarse-to-Fine Human Pose Estimation Network with Hard Keypoint Mining. X. Jiang, H. Tao, J. Hwang, and Z. Fang. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems (TSMC), Impact Factor: 8.7. pp.: 1730-1741, 2023.3

[J4] An Automatic Prompt Generation for Specific Classes based on Visual Language Pre-training Models. B. Han, X. Jiang*, Z. Fang, H. Fujita, and Y. Gao. Pattern Recognition. pp.: 1-11, IF: 8, 2023

[J5] A Sparse Graph Wavelet Convolution Neural Network for Video-based Person Re-identification. Y. Yao, X. Jiang*, H. Fujita, and Z. Fang. Pattern Recognition, Impact factor: 8, Vol: 129, pp.: 1-12, 2022

[J6] Effective Person Re-identification by Self-Attention Model Guided Feature Learning. Y. Li, X. Jiang#*, and J. Hwang. Knowledge-Based Systems, Impact factor: 8.8, Vol: 187, 2020

[J7] Photometric Transfer for Direct Visual Odometry. K. Zhu, X. Jiang*, Z. Fang, Y. Gao, H. Fujita, and J. Hwang. Knowledge-Based Systems. IF: 8.8, Vol: 213, 2021

[C1] From Answers to Arguments: Toward Trustworthy Clinical Diagnostic Reasoning with Toulmin-Guided Curriculum Goal-Conditioned Learning. C. Zhan, X. Tan, G. Ma, Y. Xiong, X. Jiang, and X. Qiu. Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), Vol. 1, pp. 13985–14004, 2026, San Diego, US.

[C2] PTQ4RIS: Post-Training Quantization for Referring Image Segmentation. X. Jiang, H. Yang, K. Zhu, X Qiu, S. Zhao, and S. Zhou. International Conference on Robotics and Automation (ICRA), May. 19-23, 2025, Atlanta, US.

[C3] TexLiverNet: Leveraging Medical Knowledge and Spatial-Frequency Perception for Enhanced Liver Tumor Segmentation. X. Jiang*, Z. Zhou*, H. Wang, G. Wang, and Z. Fang. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Apr 14-17, 2025, Houston, US.