姓名 |
牟 超 |
性别 |
男 |
所在学院 |
信息学院 |
职称 |
副教授 |
职务 |
教师 |
所在办公室 |
西配114 |
招生学科 |
计算机科学与技术/电子信息 |
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办公电话 |
6229 |
邮箱 |
chao_m@bjfu.edu.cn |
最后学历 |
研究生 |
最高学位 |
工学博士 |
入选的“人才”项目 |
天池博士(省部级) |
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目前的研究领域 |
人工智能、智慧林业、双碳研究、智慧教育、大数据应用 |
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个人简介: 工作经历:2018年毕业于重庆大学计算机学院,2018年至2021年就职于中国电子科学研究院,拥有国家工程实验室和省部级重点实验工作经历,21年调入北京林业大学。 主持项目:近3年个人到账经费超100万元,主持国家重点研发计划子课题1项,国家林草局揭榜挂帅子课题1项,纵向科研课题1项,北京林业大学科技创新计划项目1项,作为主任设计师主持规划设计了数十亿级别国家重大信息化建设项目中分系统。 参与项目:国家重点研发计划项目2项,国家社科基金面上项目1项,教育部考试研究院——剑桥大学考试委员会应用研究项目(第一主研),重庆市社科(第一主研),教育部人文社科项目2项,CCF蚂蚁科技基金,雄安专项,国家工程实验室主任基金,重庆市基础与前沿研究计划项目等纵向课题。 学术积累:获省部级人才称号。近3年参与起草发布国家标准1项,以第一作者或通讯作者发表SCI/SSCI学术论文15篇,包括中科院一区TOP期刊2篇、二区SCI/SSCI 6篇、CCF推荐期刊2篇,登记软件著作权15项,申请发明专利9项。 学生培养:获北京市优秀本科毕设指导教师、2025年“比亚迪”奖教金、校级优秀班主任,所指导的研究生科研几近人人有成果“傍身”,所指导本科生以第一作者身份发表中科院二区论文3篇、CCF推荐期刊1篇、SCI论文若干,指导的二学位本科生学生一作发表三区SCI论文1篇,指导本科生获国家级竞赛一等奖、二等奖、三等奖等共15项,已结题国家级大创5项、北京市级大创3项并实现连续3年国家级大创优秀结题,指导的本科生获特等奖学金1人次、国奖6人次,协助指导的研究生获国奖3人次。团队中本科生2人次获北京市优秀本科毕设,多人次获优秀毕业生,深造的同学大多保研至北大、中科院等知名高校或院所,就业的同学去向为大型央企、政府、知名企事业单位。部分成果如下: 2023年:指导国家级大创优秀结题;北京市优秀本科毕设;校级优秀本科毕设;指导研究生发表中科院2区等SCI论文若干;二学位本科生发表SCI论文;国家奖学金。 2024年:指导国家级大创优秀结题;研究生/本科生第一作者或学生一作发表中科院2区等SCI论文若干;国家奖学金若干人次;国家级竞赛获奖若干; 2025年:获“比亚迪”奖教金;指导国家级大创优秀结题;研究生/本科生第一作者或学生一作发表中科院1区、2区等SCI论文若干;本科生特等奖学金1人次;国家奖学金若干人次;国家级竞赛一等奖等奖项若干; 2026年:年初研究生/本科已有2篇一作1区TOP的SCI论文审稿中,希望能中。 其 他:INFFUS/PR/SYS/TST等一区TOP期刊审稿人,教改项目、教改论文获奖(校二等奖和优秀奖)、校党员先锋岗、科协重要会议最佳学生报告奖、重要学术会议程序委员等,与北大、重大、兰大、中科院、华科、港中文、301、北医三院等知名院校、科研团队建立了良好合作关系。 团队始终秉持只有在做事过程中磨砺才会让人成长和收获的理念培养学生,事实上同学们确实成果颇丰、蜕变成长了,但也都经历了“梅花香自苦寒来”,所以非常欢迎拥有“一起做点事”理念,或相信“浪浪山小妖怪们也能奇思妙想干出精彩(nobody is nobody)”,或拥有一技之长(组内特长列表:英语特别棒、高数能考满分、拥有播音主持特长、特别能玩当然更重要的是还特别能学、特别踏实、特别能品鉴美食等,希望你的到来能拓展这个列表),或能够师生“双向奔赴、互相学习”的研究生/本科生同学加入,共同实现个人和团队共赢式的成长。 也就是说,团队前进的方向是互相成就,实现团队有进步、个人有成长!欢迎无论是现在优秀,还是有信心将来能够变得优秀的你!特别欢迎有理想、有信念、有执行力、有解决问题能力的同学加入团队攻读研究生!因为我们坚信做成事必先去做事,如果只是想敷衍个学历的同学勿扰哈,不然团队的向上和成长会成为你的吐槽,避免彼此都不爽利。 |
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团队近年来发表的学术论文及成果(部分): |
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(1)Qin, J., Chen, Z.*, Lu, H., Cui, X., Wang, Z., Mou, C., & Fan, G. (2025). 3D-M2C-ResNet: A multi-scale feature enhancement and fusion model for fine-scale tree species classification in urban forests. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 144, 104874. (中科院1区) (2)Xu, N., Dong, Y., Zi, J., Xia, Y., Xu, F., Mou, C.*, & Chen, F*. (2025). Mapping of urban forest canopy height through diffusion-enhanced deep learning by using sentinel-2 and urban geospatial data. International Journal of Digital Earth, 18(2), 2553794. (中科院1区) (3)Wang, S.+, Zhao, C.+, Su, Y., Cao, K., Mou, C.*, & Xu, F.* (2025), A Framework for Measuring Tree Rings Based on Panchromatic Images and Deep Learning. Plant, Cell & Environment, 48: 189-198. (中科院1区)(被评为Inside Back Cover Image封面论文) (4)Liu, H.(本科生,直博北大), Yang, S., Long, C., Yuan, J., Yang, Q., Fan, J., Meng B., Chen Z., Xu F., & Mou, C*. (2025). Urban Greening Analysis: A Multimodal Large Language Model for Pinpointing Vegetation Areas in Adverse Weather Conditions. Remote Sensing, 17(12), 2058. (中科院2区) (5)Wang, T. (本科生,直博中科院), Ma, B., Zhao, X., Mou, C.* & Fan, J. (2025), Pose-Guided Re-Identification of Amur Tigers Under Wild Environmental Constraints. IET Image Process, 19. (CCF推荐期刊) (6)He, N.+(本科生,保研北大), Cao, R.+, & Mou, C*. (2025). Exploring the Relationship Between Emotions and FLL Achievement: A Meta-Analysis. The Asia-Pacific Education Researcher, 34(1), 253-268. (SSCI, 中科院2区) (7)He, N. (本科生,保研北大), Mou, C., Zhang, F., Li, Z., & Cao, R. (2025). Self-assessment and motivational beliefs: applying CSE scales into a Chinese tertiary EFL self-regulated learning course. Language Testing in Asia, 15(1), 57.(中科院3区) (8)Wang, S., Zhao, C., Wang, Q., Liu, M., Mou, C., & Xu, F.* (2025). Zero-shot image denoising with hollow pair sampling and noise-aware attention. Pattern Recognition, 111779. (中科院1区,CCF推荐期刊) (9)国家标准《林草物联网 体系结构和接口要求》(GB/T 46012-2025),起草人(排名6/38),2025.8.1发布。 (10)Liu, H.(本科生,直博北大), Mou, C.*, Yuan, J.(本科生), Chen, Z., Zhong, L., & Cui, X. (2024). Estimating Urban Forests Biomass with LiDAR by Using Deep Learning Foundation Models. Remote Sensing, 16(9), 1643. (中科院2区) (11)Mou, C., Zhu, C., Liu, T., & Cui, X.* (2024). A novel efficient wildlife detecting method with lightweight deployment on UAVs based on YOLOv7. IET Image Processing, 18(5), 1296-1314. (CCF推荐) (12)Wang, Q., Dong, Y., Xu, N., Xu, F., Mou, C.*, & Chen, F.* (2024). Image Classification of Tree Species in Relatives Based on Dual-Branch Vision Transformer. Forests, 15(12), 2243. (中科院2区) (13)Mou, C., Liang, A.(协助指导硕士,获国奖), Hu, C., Meng, F., Han, B., & Xu, F.*(2023). Monitoring endangered and rare wildlife in the field: A foundation deep learning model integrating human knowledge for incremental recognition with few data and low cost. Animals, 13(20), 3168.(中科院2区) (14)Mou, C., Xie, Z., Li, Y., Liu, H.(本科生), Yang, S.(本科生), & Cui, X.* (2023). Urban Carbon Price Forecasting by Fusing Remote Sensing Images and Historical Price Data. Forests, 14(10), 1989. (中科院2区) (15)Mou, C., Liu, T.(协助指导硕士,获国奖), Zhu, C., & Cui, X.* (2023). Waid: A large-scale dataset for wildlife detection with drones. Applied Sciences, 13(18), 10397. (SCI)(领域首个开源数据集,已被诸多A会、顶刊引用) (16)Zhou, Y., Lin, X., Zhang, X., ..., Mou, C., … & Zeng, X. (2023). On the opportunities of green computing: A survey. (参与的国内首个绿色计算综述) (17)Mou, C., Wei, M.(二学位本科生,北京市优秀本科毕设), Liu, H.(本科生), Chen, Z., & Cui, X.* (2023). A spatio-temporal neural network learning system for city-scale carbon storage capacity estimating. IEEE Access, 11, 31304-31322. (SCI) (…)…(篇幅有限未列全,还有一些有意思的研究“憋大招”中,希望未来有更多优秀同学的加盟,我们一起将列表变得长长的并且沉甸甸的。) |
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