个人简介

毕业于华中科技大学大学，获得计算机应用技术专业博士学位，主要研究方向：深度学习、计算机视觉、医学图像处理、粮食智能信息处理；先后主持参与国家以及省部级项目10余项，获授权发明专利5项，发表SCI/EI论文20余篇，专利成果转化2项。主讲“深度学习理论及其应用”、“Artificial Intelligence”等研究生课程，主持教研项目1项。

主要经历

2014.07-至今，河南工业大学信息科学与工程学院，讲师

2010.09-2014.06，华中科技大学计算机应用技术专业，博士研究生

2005.07-2010.05，中兴通讯股份有限公司，二级主任工程师

2002.09-2005.06，中科院沈阳自动化研究所模式识别与智能系统专业，硕士研究生

1998.09-2002.06，河南师范大学计算机科学与技术，本科生

讲授课程

本科生课程：软件工程、程序设计基础、算法分析与设计

研究生课程：高级算法分析与设计、深度学习理论与应用

研究方向

计算机视觉、深度学习、医学图像处理、智能粮食信息处理

主要科研项目

1 省级科技研发计划联合基金（应用攻关类），面向粮库数字孪生平台智能监管的视觉分析关键技术研究，2024.10-2026.10，10万，主持；

2. 河南省科技厅自然科学项目校立项， 面向储粮安全的智能视觉分析域自适应模型构建方法，2024.07-2026.06，6.5万，主持；

3. 产学研合作项目，低温立体楼房仓成品包装大米储备数字孪生管理平台研发，2023.12-2026.12，86.66万元，主持；

4. 河南省自然科学基金项目，面向储储粮安全的之恶能视觉分析域自适应模型构建方法，2024.01-2025.12，0万元，主持；

5. 河南省科技厅科技公关项目（项目号：212102210148），面向储粮安全的智能视频感知与分析技术，2021/01-2022/12，10万元，在研，主持

6 河南省科技厅重大公益专项，（项目号：201300311200），区域治安防控与打击处置技术综合应用示范，2021/01-2023/12，300万，在研，参与

7. 粮食信息处理与控制教育部重点实验室,开放课题（项目号：KFJJ-2018-101）, 粮仓内粮食容重计算模型研究, 2019/01-2020/12，2万，在研，主持

8. 国家科技部重大科技公关课题（项目号：2018Y*****402），**核心区**风险智能感知与防控技术及应用示范，2018/01-2020/12，296万元，在研，参与

9. 河南省教育厅项目，“基于区域限制模型的非监督图像分割方法研究”，2015/02-2017/02，2万，主持，已结项。

10. 河南省科技厅项目，“基于低秩矩阵恢复和图割的储粮害虫检测”（项目号：162102210189），2016/01-2017/12，0万，主持，已结项。

代表性成果

奖励

1．2024年 优秀本科毕业设计指导教师

2 2023年 荣获河南工业大学教学大奖赛三等奖

3 2023年 优秀本科毕业设计指导教师

3. 2022年 河南省教育厅优秀论文一等奖

4. 2022年 优秀本科毕业设计指导教师

5. 2022年 河南工业大学优秀党员

6. 2022年 河南工业大学优秀班主任

论文

[18] Lei Li, Yuanbin Zhou, et al. A self-correcting domain adaptive stereo matching method, Pattern Recognition, (审稿）（中科院1区）

[17] Lei Li, Liumin Zhu, et al. DSMR: Dual-Stream Networks with Refinement Module for Unsupervised Multi-modal Image Registration, JBHI: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,(审稿) （中科院1区）

[16]  Lei Li, Miaosen Xue,et al. Semi-Supervised Medical Image Segmentation Using Heterogeneous Complementary Correction Network and Confidence Contrastive Learning, Biomedical Signal Processing and Contro, （审稿）（SCI）

[15] Yang Tiejun, Bai Xinhao, Cui Xiaojuan, Gong Yuehong, Li Lei. TransDIR: Deformable imaging registration network based on transformer to improve the feature extraction ability. Medical Physics, 2022, 49 (2): 952-965.(SCI)

[14] Yang Tiejun, Bai Xinhao, Cui Xiaojuan, Gong Yuehong, Li Lei. DAU‐Net: An unsupervised 3D brain MRI registration model with dual‐attention mechanism. International Journal of Imaging Systems and Technology.(SCI)

[13] Yang Tiejun, Bai Xinhao, Cui Xiaojuan, Gong Yuehong, Li Lei. GraformerDIR: Graph convolution transformer for deformable image registration. Computers in Biology and Medicine, 2022, 147: 105799.(SCI)

[12] Cao Heling, Li Lei, Sun Yigui. An Innovative Framework for Coincidental Correctness Impacting on Fault Localization. Symmetry, 2022, 14 (6): 1267.(SCI)

[11] Cao Heling, Wang Fei, Deng Miaolei, Li Lei. The improved dynamic slicing for spectrum-based fault localization. PeerJ Computer Science, 2022, 8: e1071.(SCI)

[10] Li Lei, Chen Si, Deng Miaolei, Gao Zhendong. Optical techniques in non-destructive detection of wheat quality: A review. Grain & Oil Science and Technology, 2021.

[9] Lei Li,  Zhuoli Dong, Tiejun Yang, Heling Cao, Deep learning based automatic monitoring method for grain quantity change in warehouse using semantic segmentation, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-10. (SCI检索)

[8] Lei Li*, Xuan Fei, Zhuoli Dong, Tiejun Yang, Computer vision-based method for monitoring grain quantity change in warehouses, Grain & Oil Science and Technology 3 (2020) 87-99.

[7] Tiejun Yang, Jikuna Song, Lei Li and Qi Tang. Improving brain tumor segmentation on MRI based on the deep U-net and residual units. Journal of X-ray Science and Technology, 2020, 28 (1): 95-110. (SCI检索)

[6] Tiejun Yang, Tingting Wu, Lei Li and Chunhua Zhu. SUD-GAN: Deep convolution generative adversarial network combined with short connection and dense block for retinal vessel segmentation. Journal of digital imaging, 2020, 33 (4): 946-957. (SCI检索)

[5] Tiejun Yang, Yudan Zhou, Lei Li and Chunhua Zhu. DCU-Net: Multi-scale U-Net for brain tumor segmentation. Journal of X-Ray Science and Technology, 2020, (Preprint): 1-18. (SCI检索)

[4] Tiejun Yang, Jikuna Song, Lei Li and Qi Tang. Improving brain tumor segmentation on MRI based on the deep U-net and residual units. Journal of X-ray Science and Technology, 2020, 28 (1): 95-110. (SCI检索)

[3] Tiejun Yang, Jikun Song, Lei Li. A deep learning model integrating SK-TPCNN and random forests for brain tumor segmentation in MRI. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 2019, 39 (3): 613-623. (SCI检索)

[2] Xuan Fei, Lei Li, Heling Cao, et al. View's dependency and low-rank background-guided compressed sensing for multi-view image joint reconstruction. IET Image Processing, 2019, 13 (12): 2294-2303. (SCI检索)

[1]  Li Lei; Jin Lianghai; Xu Xiangyang; Song Enmin; Unsupervised color-texture segmentation based on multiscale quaternion Gabor filters and splitting, Signal Processing, 2013, 93(9): 2559-2572. (SCI检索).

专利

1．李磊，董卓莉，费选，赵晨阳，张永威，王峰，一种基于计算机视觉的粮仓储粮数量变化自动监测方法，2020-09-18，中国，CN201810621000.1

2.  李磊; 李智; 董卓莉 ; 一种基于卷积神经网络的粮仓粮食数量监测方法及装置, 2021-6-29, 中国, ZL2019102954661

3 李磊; 董卓莉; 费选 ; 一种基于图像分块的粮仓害虫检测方法, 2022-1-25, 中国, ZL2018106014858.

4 李磊; 董卓莉; 张永威; 王峰 ; 一种基于多层区域限制的有监督图像分割方法, 2022-9-27, 中国,ZL201810266152.4.

专利转化

1 一种基于卷积神经网络的粮仓粮食数量检测方法及装置，2022年8月，3万

2 一种基于计算机视觉的粮仓储粮数量变化自动检测方法， 2022年8月，3万