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Professor
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Supervisor of Master's Candidates

E-Mail:

School/Department:计算机学院

Administrative Position:重庆大学计算机学院工程系主任

Education Level:With Certificate of Graduation for Doctorate Study

Business Address:重庆大学科学城校区信息技术科研楼

Gender:Male

Contact Information:yong.feng@foxmail.com

Degree:Doctoral Degree in Engineering

Status:Employed

Academic Titles:重庆市一流本科专业负责人

Alma Mater:重庆大学

Discipline:Computer Applications Technology

Yong Feng

+

Gender:Male

Education Level:With Certificate of Graduation for Doctorate Study

Alma Mater:重庆大学

Profile

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冯永,重庆大学计算机学院工程系主任、教授、博士生导师、博士后合作导师,重庆市一流本科专业负责人,健康医疗大数据智能化重庆市工程研究中心主任,重庆市医药智能物流工程技术研究中心首席专家,重庆市研究生教育优质课程《大数据技术基础》负责人,重庆市普通本科高等学校教学指导委员会委员,重庆市信息技术应用创新产业联盟专家委员会委员,四川省企业联合会数字经济创新发展研究会专家顾问委员会委员,重庆市电机工程学会能源互联网专业委员会委员,国家重点研发计划会评专家,教育部全国普通高等学校本科教育教学评估专家。专注于多模态人工智能与大模型、跨模态计算机视觉、行业大数据智能的教学科研与技术服务。以一作及通讯作者身份发表SCI和CCF高水平研究论文50余篇、CSSCI教研论文3篇;以第一发明人身份授权发明专利14项;主持国家和省部级项目30余项、科研成果转化2项;3次获得重庆市优秀硕士学位论文指导教师,1次获得重庆市优秀本科毕业论文指导教师;入选“高校计算机专业优秀教师奖励计划”、获全国高等学校计算机教育教学青年教师优秀论文一等奖、地理信息科技进步奖二等奖、重庆市教学成果三等奖、中国公路学会科学技术奖三等奖、重庆市首届卓越工程师大赛“优秀成果转化奖”、华为“智能基座”奖教金。研究方向: 多模态人工智能与大模型、跨模态计算机视觉、行业大数据智能招生信息:本人招收对多模态人工智能与大模型、跨模态计算机视觉、行业大数据智能感兴趣的硕士、博士(含全日制博士和专业博士)研究生,目前研究生培养情况如下:[1] 指导研究生获得“重庆市优秀硕士学位论文” 3人次。[2] 指导研究生获得“重庆市研究生科研创新项目”2项。[3] 指导研究生获得国家奖学金9人次、“华为”奖学金1人次、重庆大学A等学业奖学金100余人次。[4] 指导研究生撰写SCI和CCF高水平论文40余篇,授权发明专利15项。[5] 与华为、飞腾、地理信息工程国家重点实验室、全国暴雨研究中心、之江实验室、自然资源部国土空间规划监测评估预警重点实验室等头部企业及研究机构建立了良好的合作关系。培养过程注重理论、技术与实践充分结合,以项目驱动进行培养,毕业学生就职情况良好,如国家电网、国家银监局、工商银行、招商银行、腾讯、华为、阿里巴巴、蚂蚁科技、字节跳动、百度、海康威视、携程等。部分第一和通讯作者论文:[1]Congcong Duan; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Multilevel Similarity-aware Deep Metric Learning for Fine-grained Image Retrieval, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(8): 9173-9182. (SCI一区, ToP期刊)[2]Yiming Shen; Yong Feng*; Bin Fang; et al.; DSRPH: Deep semantic-aware ranking preserving hashing for efficient multi-label image retrieval, Information Sciences, 2020, 539: 145-156. (SCI一区,ToP期刊)[3]Zihui Zhou; Yong Feng*; Agen Qiu; et al.; Fine-Grained Information Supplementation and Value-Guided Learning for Remote Sensing Image-Text Retrieval, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024, 17: 19194-19210. (SCI一区, ToP期刊)[4]黄旺辉; 冯永*; 强保华; 等; SiamCross:孪生交叉的目标跟踪对象感知网络, 计算机学报, 2022, 45(10): 2151-2166. (CCF-T1期刊)[5]冯永*; 张春平; 强保华; 等; GP-WIRGAN: 梯度惩罚优化的Wasserstein图像循环生成对抗网络模型, 计算机学报, 2020, 43(2):190-205. (CCF-T1期刊)[6]冯永*; 张备; 强保华; 等; MN-HDRM:长短兴趣多神经网络混合动态推荐模型, 计算机学报, 2019, 42(1):16-28. (CCF-T1期刊)[7]冯永*; 陈以刚; 强保华; 融合社交因素和评论文本卷积网络模型的汽车推荐研究, 自动化学报, 2019, 45(3) :518-529. (CCF-T1期刊)[8]Jiaxiang Huang; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Deep Multiscale Fine-Grained Hashing for Remote Sensing Cross-Modal Retrieval, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2024, 21: 6002205. (SCI一区)[9]Heqing Cheng; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Joint Robust Representation and Generalization Enhancement for Cross-modality Person Re-identification, The 48th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2023), Rhodes Island, Greece, June 4-10, 2023. (CCF-B会议)[10]Yu Zhou; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Deep Adversarial Quantization Network For Cross-Modal Retrieval, The 46th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2021), Toronto, Canada, June 6-11, 2021. (CCF-B会议)[11]Yinong Zhu; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Distribution-aware Hierarchical Weighting Method For Deep Metric Learning, The 46th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2021), Toronto, Canada, June 6-11, 2021. (CCF-B会议)[12]Lei Yang; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Multi-level network based on transformer encoder for fine-grained image–text matching, Multimedia Systems, 2023, 29(4): 1981-1994. (SCI一区)[13]Quanyou Zhang; Yong Feng*; A-Gen Qiu; et al.; Dynamic decision-making for inspecting the quality of treated sewage, Urban Climate, 2024, 53: 101752. (SCI一区)[14]Guolin Xu; Yong Feng*; Yanying Chen; et al.; ViLNM: Visual-Language Noise Modeling for Text-to-Image Person Retrieval, IEEE Signal Processing Letters, 2025, 32: 1386-1390. (SCI二区)[15]Shi-hao Yuan; Yong Feng*; A-Gen Qiu; et al.; Manifold and patch-based unsupervised deep metric learning for fine-grained image retrieval, Applied Intelligence, 2025, 55: 96 (18 pages). (SCI二区)[16]Ya-ling Li; Yong Feng*; Ming-liang Zhou; et al.; DMA-YOLO: multi-scale object detection method with attention mechanism for aerial images, The Visual Computer, 40(6): 4505-4518. (SCI二区)[17]Peide Chi; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; TIAR: Text-Image-Audio Retrieval with weighted multimodal re-ranking, Applied Intelligence, 2023, 53(19): 22898-22916. (SCI二区)[18]Bin Wang; Yong Feng*; Xian-cai Xiong; et al.; Multi-modal transformer using two-level visual features for fake news detection, Applied Intelligence, 2023, 53(9): 10429-10443. (SCI二区)[19]Hui Liu; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Semantic ranking structure preserving for cross-modal retrieval, Applied Intelligence, 2021, 51(3): 1802-1812. (SCI二区)[20]Yi-yang Zhang; Yong Feng*; Da-jiang Liu; et al.; FRWCAE: joint faster-RCNN and Wasserstein convolutional auto-encoder for instance retrieval, Applied Intelligence, 2020, 50(7): 2208-2221. (SCI二区)[21]Yong Feng; Zhong-fu Wu; Jiang Zhong; et al.; An Enhanced Swarm Intelligence Clustering-based RBFNN Classifier and Its Application in Deep Web Sources Classification, Frontiers of Computer Science in China, 2010, 4(4): 560-570. (CCF-T1期刊)[22]Zongwei Kang; Jiaxing Shang; Yong Feng*; et al.; A deep sequence-to-sequence method for accurate long landing prediction based on flight data, IET Intelligent Transport Systems, 2021, 15 (8): 1028-1042. (SCI二区)[23]Jiayi Zhu; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Improve Session-based Recommendation with Triplet Mining and Dynamic Perturbations Graph Neural Networks, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2023, 37(6): 2350012. (SCI四区)[24]Shaoquan Zhu; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Prototype-Based Discriminative Feature Representation for Class-incremental Cross-modal Retrieval, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2021, 35(5):2150018. (SCI四区)[25]Yanting Liao; Yong Feng*; Yanying Chen; et al.; DTSFNet: A Lightweight Network Based on Dynamic Sampling and Scale Sequence Fusion for Aerial Image Object Detection, Journal of Circuits, Systems, and Computers, 2025, 34(13): 2550298 (20 pages). (SCI四区)[26]Lei Yang; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; A Jointly Guided Deep Network for Fine-Grained Cross-Modal Remote Sensing Text–Image Retrieval, Journal of Circuits, Systems, and Computers, 2023, 32(13): 2350221. (SCI四区)[27]He Huang; Yong Feng*; MingLiang Zhou; et al.; Receptive Field Fusion RetinaNet for Object Detection, Journal of Circuits, Systems, and Computers, 2021, 30(10): 2150184. (SCI四区)[28]Yixue Kong; Yong Feng*; Mingliang Zhou; et al.; Clustering-Based Semi-Supervised Cross-Modal Retrieval Using Scene Graph, Journal of Circuits, Systems, and Computers, 2022, 31(12): 2250213 (13 pages). (SCI四区)[29]Yi-ze LE; Yong FENG*; Da-jiang LIU; et al.; Adversarial Metric Learning with Naive Similarity Discriminator, IEICE Transactions on Information and Systems, 2020, E103-D (6): 1406-1413. (SCI四区)[30]Meng Ting XIONG; Yong FENG*; Ting WU; et al.; TDCTFIC: A Novel Recommendation Framework Fusing Temporal Dynamics, CNN-Based Text Features and Item Correlation, IEICE Transactions on Information and Systems, 2019, E102-D(8): 1517-1525. (SCI四区)[31]Ting WU; Yong FENG*; JiaXing SHANG; et al.; A Novel Recommendation Algorithm Incorporating Temporal Dynamics, Reviews and Item Correlation, IEICE Transactions on Information and Systems, 2018, E101-D(8): 2027-2034. (SCI四区)[32]Yong Feng*; Heng Li; Zhuo Chen; Improving Recommendation Accuracy and Diversity via Multiple Social Factors and Social Circles, International Journal of Web Services Research, 2014, 11(4): 32-46. (SCI四区)[33]Quanyou Zhang; Yong Feng*; A-gen Qiu; et al.; Research on Transfer Learning from Large-scale Dataset to Few-Shot Image with Similar Background, Journal of Imaging Science and Technology, 2024, 68(3): 1-10. (SCI四区)[34]Quanyou Zhang; Yong Feng*; Lufeng Wang; et al.; An Effective and Efficient Method for Detecting Defective Areas of Auto Parts based on CNNs, Journal of Imaging Science and Technology, 2023, 67(4): 1-10. (SCI四区)[35]Zhang Quanyou; Feng Yong*; Wang Yong-Heng; et al.; An Enhanced Light Object Detection for Indiscernible Object in the Special Scene, Journal of Engineering Research, 2022, 10(SI). (SCI四区)[36]冯永*; 钟将; 王茜; 等; 共智融合的大数据智能化人才培养研究与实践, 中国电化教育, 2021, 4:16-25. (CSSCI核心, 教学研究论文)[37]冯永*; 钟将; 李学明; 等; 大数据高级技术人才协同创新培养研究与实践, 中国电化教育, 2017, 6:35-44. (CSSCI核心, 教学研究论文)[38]冯永*; 钟将; 叶春晓; 等; 海量数字教育资源管理和共享的云服务模型研究, 中国电化教育, 2013, 5: 117-123. (CSSCI核心, 教学研究论文)部分授权发明专利:[1]冯永; 黄嘉琪; 等; 融合三元组损失和生成对抗网络的多标签图像检索方法, 2023-3-24, 中国, ZL201910605728.X.[2]冯永; 沈一鸣; 等; 融合语义信息和多级相似性的深度哈希图像检索方法, 2023-3-28, 中国, ZL201910211486.6.[3]冯永; 乐艺泽; 等; 一种融合自适应相似度和贝叶斯框架的图像检索方法, 2023-1-31, 中国, ZL201811104365.3.[4]冯永; 张逸扬; 等; 一种融合Faster-RCNN和Wasserstein自编码器的图像检索方法, 2021-6-1, 中国, ZL201810926656.4.[5]冯永; 张英琦; 等; 一种基于Attention 机制和卷积神经网络的快速商标图像检索方法, 2021-7-20, 中国, ZL201810750096.1.[6]冯永; 李铁柱; 等; 多聚焦图像融合方法, 2013-9-18, 中国, ZL201110355867.5.[7]冯永; 黄嘉敏; 基于内存计算框架、融合社交环境及时空数据的位置推荐方法, 2020-11-24, 中国, ZL201611090471.1.[8]冯永; 吴婷; 等; 一种融合时间因素、文本特征和相关性的药品推荐方法, 2021-11-12, 中国, ZL201810953583.8.[9]冯永; 杨磊; 等; 一种基于多级别网络的图像文本检索方法, 2025-06-06, 中国, ZL202111619401.1.[10]冯永; 陆维; 基于属性共现模式的DeepWeb查询接口模式匹配方法, 2017-5-3, 中国, ZL201410311727.1.[11]冯永; 刘晶; 迭代的基于用户点击的优化搜索和满意度提升方法和系统, 2016-12-28, 中国, ZL201310184705.9.[12]冯永; 王慧娟; 等; 面向深层网页面数据自动抽取方法, 2014-1-1, 中国, ZL201210086024.4.[13]冯永; 王亚男; 等; 一种融合用户潜在兴趣、时空数据和类别流行度的药品交易推荐方法, 2022-6-14, 中国, ZL201810724191.4.[14]冯永; 王彬; 等; 基于多模态机器学习的分类方法、在线新冠肺炎预警模型训练方法及预警方法, 2024-11-8, 中国, ZL202010928695.5.[15]张全友; 冯永; 等; 一种基于图像处理技术的产品表面瑕疵识别方法, 2023-03-17, 中国, ZL202110386182.0.专著:[1] Yong Feng, Heng Li, Zhuo Chen, Baohua Qiang. Improving Recommendation Accuracy and Diversity via Multiple Social Factors and Social Circles. Innovative Solutions and Applications of Web Services Technology, IGI Global, pp.132-154, 2018. [2] Longbing Cao, Yong Feng and Jiang Zhong. Advanced Data Mining and Applications: ADMA 2010, Part I, LNCS 6440. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010.[3] Longbing Cao, Yong Feng and Jiang Zhong. Advanced Data Mining and Applications: ADMA 2010, Part II, LNCS 6441. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010.部分主持的项目:[1]多模态知识图谱动态语义融合与跨模态检索研究,项目编号:62262006,国家自然科学基金。合作单位项目负责人[2]语义深度理解驱动的图像及文本统一检索研究,项目编号:61762025,国家自然科学基金。合作单位项目负责人[3]按需聚合的语义深层网查询云模型及评估研究,项目编号:61103114,国家自然科学基金。项目负责人[4]知识服务关键理论与算法研究,项目编号:2017YFB1402404,国家重点研发计划子课题。项目负责人[5]药品交易供应链协同技术研究,项目编号:2012BAH19F001,国家科技支撑计划子课题。项目负责人[6]基于多源卫星遥感影像的智能环境监控系统,项目编号:cstc2021jscx-gksbX0058,重庆市技术创新与应用发展专项重点项目。项目负责人[7]多模态大数据智能分析与推演服务平台构建及应用示范,项目编号:桂科AB24010112,广西重点研发计划。合作单位项目负责人[8]药械产销链大数据全程智能监管服务平台与应用示范,项目编号:cstc2017zdcy-zdyxx0047,重庆市重点产业共性关键技术创新专项重点研发项目。合作单位项目负责人[9]融合深度学习机制和高层语义信息的图像与文本同构映射及关联检索研究,项目编号:cstc2017jcyjAX0340,重庆市基础与前沿研究计划。项目负责人[10]云环境下深层网大数据的个性化检索与评价研究,项目编号:cstc2014jcyjA40037,重庆市基础与前沿研究计划。项目负责人[11]基于多源卫星遥感的长江流域洪涝灾害监测及预警评估,项目编号:BYKJ2024Z12,全国暴雨研究开放基金重点项目。项目负责人[12]多模态时空大数据智能融合与挖掘技术,项目编号:2023-04-03,地理信息工程国家重点实验室、测绘科学与地球空间信息技术自然资源部重点实验室联合开放基金。项目负责人[13]国土空间时空大数据智能处理技术,项目编号:LMEE-KF2021008,自然资源部国土空间规划监测评估预警重点实验室开放课题。项目负责人[14]大规模多模态知识图谱的深度语义融合与实体检索研究,项目编号:2021KE0AB01,之江实验室开放课题。项目负责人[15]领域多模态知识图谱构建与检索研究,项目编号:kx202006,广西可信软件重点实验室重点研究课题。项目负责人[16]基于卷积神经网络的大规模景点图像检索研究,项目编号:kx201701,广西可信软件重点实验室重点开放课题。项目负责人[17]基于深度学习的图像大数据智能检索研究,项目编号:YD16E01,广西云计算与大数据协同创新中心开放课题。项目负责人[18]基于云计算模式的海量数字教育资源管理与共享研究,项目编号:112023,重庆市高等教育教学改革研究重点项目。项目负责人[19]面向大数据创新创业的计算机类本科生培养模式与质量评价研究,项目编号:153003,重庆市高等教育教学改革研究项目。项目负责人[20]大数据产业下计算机全日制专业硕士创新培养模式研究,项目编号:yjg132027,重庆市研究生教育教学改革研究重点项目。项目负责人[21]面向大数据智能化的计算机新工科协同创新培养与实践,项目编号:193006,重庆市高等教育教学改革研究项目。项目负责人[22]大数据智能化高级工程人才培养,项目编号:yalk201908,重庆市专业学位研究生教学案例库建设项目。项目负责人[23]汽车色彩综合辅助设计和知识管理技术研究,项目编号:CDJZR13180089,中央高校基本科研业务费汽车专项。项目负责人[24]面向Deep Web大规模数据分析的数据准备技术研究,项目编号:2008BB2183,重庆市自然科学基金。项目负责人[25]面向领域Deep Web服务的数据分析关键技术和算法研究,项目编号:20080440699,中国博士后科学基金。项目负责人部分成果简介:(1)基于多模态人工智能的遥感时空大模型面向地球观测、环境动态监测和灾害预警等领域对高分辨、高动态遥感影像的现实需求,基于多模态卫星遥感影像时空大数据,突破多源多时卫星遥感时空大数据语义级融合技术、动态双采样和注意力机制融合的高精度语义分割技术、时序级环境动态监测及智能预警技术、高分辨遥感大尺度影像大模型解译技术,创新研发基于多源卫星遥感影像的智能环境监控系统,支持智能识别多种森林、河道等不规则环境对象;高精度图斑动态识别和追踪;轨迹动态拟合;基于遥感大模型的低幻觉实时智能问答。基于多模态人工智能的遥感时空大模型(2)基于多模态知识图谱的跨媒体检索系统提出语义感知顺序敏感的深度哈希方法DSRP、跨模态量化模型 DAQN、分布感知阶梯加权的深度度量学习方法、基于Transformer编码器的多级语义网络等一系列多模态知识图谱构建技术、多模态实体识别和链接技术、开放域通用实体与关系抽取技术,研发了基于多模态知识图谱的跨媒体检索系统,可实现开放域多模态命名实体识别、语义关系对齐与抽取、知识图谱构建和跨模态多媒体细粒度高精度检索。 基于多模态知识图谱的跨媒体检索系统

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