一、基本情况

倪雪峰，工学博士，电气与信息工程学院助理教授，硕士生导师，方乐缘教授智能感知与分析团队核心成员，现为中国图象图形学会会员。

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=MI4zF2IAAAAJ&hl=zh-CN&oi=ao

联系方式：nixuefeng@hnu.edu.cn

二、教育与工作经历

三、主要研究方向

1. 计算机与机器人视觉感知

2. 工业视觉检测

3. 多模态信息处理

四、招生信息

热烈欢迎对人工智能、计算机、机器人视觉感知与控制感兴趣的同学报考硕士研究生。本课题组提供良好的实验环境设备、详细有针对性的科研指导、努力为学生考虑的研究支持、自由探索科研氛围、充足国际学术访问机会。感兴趣的同学请发个人简历到邮箱。

---- 科研学术，读博深造 --- 研究人工智能领域前沿技术，研究并实现新颖的idea，发表高水平论文（CCF-A类会议期刊，中科院一区TOP期刊等）

---- 动手实践，进入工业界 --- 参与企事业项目课题，锻炼工程能力，无缝对接未来工作。

五、项目经历

近年来，主持或参与多项国家级和省部级项目，开展人工智能领域的前沿研究与技术创新。

[1] 中央高校基本科研业务费项目，2025.03-至今，主持；

[2] 国家自然科学基金面上项目，面向复杂运行场景的轨道病害多目标检测与识别方法研究, 2022.1-2025.12，参与；

[3] 国家自然科学基金面上项目，基于二维数据拼接的宽波段轨道波磨车载非接触式测量方法研究，2020.1-2023.12，参与；

[4] 香港科技创新支持计划，用于多模态数据的人工智能辅助新冠肺炎筛查，分类，定量诊断和纵向检测系统研究与开发，2023.8-2024.2，参与；

[5] 内地与香港联合资助计划，基于多模态数据的乳腺癌智能筛查和诊断及新辅助化疗疗效评估系统的研发，2023.10-2025.9，参与；

[6] 深圳市科技计划项目（深港澳C类），基于核磁共振影像的乳腺癌辅助诊断、分子分型和预后评估的人工智能关键技术研究与应用，2023.8-2024.4，参与；

[7] 长沙市科技计划项目，钢轨扣件智能巡检与定位机器人研发及应用，2020.8-2022.3，参与；

[8] 湖南省研究生科研创新项目，复杂线路下钢轨表面缺陷在线检测与识别方法研究，2021.9-2022.9，主持。

六、科研论文

面向国家智能制造和新一代人工智能的重大需求，致力于推动制造业高端化智能化，长期聚焦于工业异常检测、复杂场景视觉感知与语义理解、多模态大模型等研究内容，开展了深入的科学研究与工程应用探索。目前已发表高质量论文10余篇，作为第一作者在中科院一区TOP期刊发表论文4篇，其中ESI高被引论文1篇。担任IEEE Transactions on Industrial Informatics等国际顶级期刊审稿人，CVPR、ICCV、AAAI等CCF-A国际顶级会议程序委员会委员。

[1] X. Ni, Z. Ma, et al. “Attention Network for Rail Surface Defect Detection via Consistency of Intersection-over-Union (IoU)-Guided Center-Point Estimation”. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(3): 1694-1705. （ESI高被引，中科院一区，TOP）；

[2] X. Ni, H. Liu, et al. “Detection for Rail Surface Defects via Partitioned Edge Feature,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 6, pp. 5806-5822, 2022. （中科院一区，TOP）；

[3] X. Ni, P. Fieguth, et al. “Superpixel-Guided Multi-Type Rail Segmentation via Contextual Information Aggregation”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 25, no. 10, pp. 14004-14018, Oct. 2024. （中科院一区，TOP）；

[4] X. Ni, P. Fieguth, et al. “Defect detection on multi-type rail surfaces via IoU decoupling and multi-information alignment”. Advanced Engineering Informatics, vol. 62, pp. 102717, 2024. （中科院一区，TOP）；

[5] X. Ni, L. Wu, et al. “MG-3D: Multi-Grained Knowledge-Enhanced 3D Medical Vision-Language Pre-training”, arXiv preprint arXiv:2412.05876, 2024；

[6] J. Liu, Z. Ma, Y. Qiu, X. Ni, et al. “Four Discriminator Cycle-Consistent Adversarial Network for Improving Railway Defective Fastener Inspection”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 8, pp. 10636-10645, 2022. （中科院一区，TOP）；

[7] J. Liu, Y. Qiu, X. Ni, et al. “Fast Detection of Railway Fastener Using a New Lightweight Network Op-YOLOv4-Tiny”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 25, no. 1, pp. 133-143, Jan. 2024. （中科院一区，TOP）；

[8] B. Shi, Z. Ma, J. Liu, X. Ni, et al. “Shadow Extraction Method Based on Multi-Information Fusion and Discrete Wavelet Transform,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 71, pp. 1-15, 2022. （JCR一区，TOP）；

[9] B. Shi, Z. Ma, H. Liu, X. Ni, et al. “A Phase Optimization Method Based on Fast Iteration and Boundary Guidance,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 72, pp. 1-16, 2023. （JCR一区，TOP）；

[10] B. Shi, Z. Ma, X. Ni, et al. “A phase unwrapping method suitable for high frequency fringe based on edge feature”, Measurement, vol. 156, pp. 107560, 2020. （JCR一区，TOP）；

[11] J. Liu, Y. Teng, B. Shi, X. Ni, et al. “A hierarchical learning approach for railway fastener detection using imbalanced samples”, Measurement, vol. 186, pp. 110240, 2021. （JCR一区，TOP)；

[12] J. Liu, Y. Teng, X. Ni, et al. “A fastener inspection method based on defective sample generation and deep convolutional neural network”, IEEE Sensors Journal, vol. 21, no. 10, pp. 12179-12188, 2021.（JCR一区)；

[13] B. Shi, H. Liu, E. Zappa and X. Ni, "A Looseness Recognition Method for Rail Fastener Based on Semantic Segmentation and Fringe Projection Profilometry," IEEE Sensors Journal, DOI: 10.1109/JSEN.2024.3389297. (JCR一区)；

[14] Y. Teng, H. Liu, Z. Ma, J. Liu, X. Ni, “A data splicing method for measuring rail corrugation under pitching vibration”, IEEE Sensors Journal, vol. 21, no. 15, pp. 16709-16720, 2021. (JCR一区)；

[15] X. Ni, P. Fieguth, et al. “Multi-type Rail Region Segmentation Using Context Information Fusion”. Journal of Computational Vision and Imaging Systems, 2021, 7(1): 34-36；

[16] J. Liu, H. Liu, X. Ni, et al. “A visual inspection system for accurate positioning of railway fastener”, IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E103-D, no. 10, pp. 2208-2215. (JCR三区)；

[17] Teng, Yun, J. Liu, X. Ni, et al. "A Neural Network Based Data Imputation Model for Missing Data of Rail Corrugation Measurement." 2021 IEEE 5th Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference. Vol.5. IEEE, 2024 (EI); ；

[18] L. Wu, J. Zhuang, Y. Zhou, S. He, J. Ma, L. Luo, X. Wang, X. Ni, et al, “FreeTumor: Large-Scale Generative Tumor Synthesis in Computed Tomography Images for Improving Tumor Recognition”, arXiv preprint arXiv:2502.18519, 2025。

七、授权专利

[1] 刘宏立，倪雪峰，马子骥，刘建伟，石博. 钢轨表面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质, 2021. 专利号：CN202110015496.X.

[2] 刘宏立，石博，马子骥，倪雪峰，刘建伟，董湘龙. 基于边缘检测的快速相位展开方法、装置、设备及介质, 2021. 专利号：CN202110648159.4.

[3] 刘宏立，刘建伟，马子骥，滕云，倪雪峰. 铁路扣件螺母中心定位方法, 2019. 专利号：CN201910789963.7.

八、获奖情况

1. 国家公派留学奖学金

2. 湖南大学优秀博士学位论文

3. 湖南大学博士研究生校长奖学金

4. 中国研究生电子设计竞赛华中分赛区团队二等奖

5. 湖南省高校第二届研究生电子设计竞赛团队二等奖

6. 湖南大学优秀研究生

7. 湖南省第七届大学生机械创新设计大赛二等奖