于红绯教师简介

一、个人基本情况

于红绯，女，副教授，博士。

二、学习、工作经历

2015.11-至今  辽宁石油化工大学  副教授

2014.1-2015.11  东软集团股份有限公司  算法研究员

2008.03-2014.01 东北大学 博士研究生 计算机应用技术

2005.9-2008.3  东北大学  硕士研究生  应用数学

三、学术兼职

抚顺市青年学科带头人，中国计算机学会委员，全国研究生教育评估监测专家库成员，博硕士学位论文评审专家。

四、研究方向

机器视觉、自动驾驶、人工智能

五、研究生招生专业

计算机科学与技术（学硕）、电子信息（专硕）

六、近期主持的主要科研项目

1、2018.1-2020.12，主持，国家自然科学青年基金项目61702247，基于车载鱼眼相机的运动目标检测关键技术研究，已结题。

2、2025.9-2028.9，主持，辽宁省教育厅高校基本科研项目LJ212510148003，生成式AI驱动的可控自动驾驶闭环仿真关键技术研究，在研。

3、2022.10-2024.9，主持，辽宁省科技厅项目LJKMZ20220723，基于单目相机的路面小障碍物检测及定位关键技术研究，已结题。

4、2019.9-2021.9，主持，辽宁省自然科学基金项目2019-ZD-0052，复杂场景下基于车载鱼眼相机的视觉里程计关键技术研究，已结题。

七、主要专利

1、于红绯，王宇彤，潘晓光. 一种基于视觉的道路坡度计算方法及装置, 授权年份：2023，中国，CN202010884115.7.

2、于红绯， 郭来德，卢紫微. 一种基于视觉的障碍物检测方法和装置、障碍物距离计算方法,和装置, 授权年份：2023，中国，CN202010883622.9.

3、于红绯, 魏海平, 贾银山. 一种基于鱼眼相机的障碍物检测方法及装置，授权年份：2023，中国，CN202010667900.7.

4、于红绯, 王宇彤, 郭来德. 一种基于环视相机的目标物检测定位方法及装置，授权年份：2023，中国，CN202010603309.5.

5、于红绯, 潘晓光, 郭来德, 魏海平. 一种适用于车载鱼眼相机的运动目标检测方法和装置，授权年份：2023，中国，CN202010106323.4.

6、于红绯，潘晓光，卢紫微等. 一种基于水平边缘信息累积的车辆下底边定位方法，授权年份：2020，中国，ZL201811567600.0.

7、于红绯，刘威，袁淮. 一种图像特征点类型的识别方法和装置，授权年份：2019，中国，ZL201510591326.0.

8、刘威，于红绯，袁淮. 一种图像特征点的3D重建方法和装置，授权年份：2017，中国，ZL201510589524.3.

9、于红绯，刘威，袁淮. 一种障碍物检测方法和装置，授权年份：2017, 中国，ZL201410520226.4.

10、于红绯，刘威，袁淮. 基于单目相机的障碍物检测方法及装置，授权日期：2017，中国，ZL201410512682.4.

11、Hongfei Yu, Wei Liu, Huai Yuan. METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING OBSTACLE BASED ON MONOCULAR CAMERA，授权年份：2016，美国，US9521317B2.

12、于红绯，刘威，袁淮.単眼カメラに基づく障害物検知方法及び装置，授权年份：2016，日本，2016-071846.

13、于红绯，刘威，袁淮. 一种车辆前照灯亮暗边界线检测方法、装置和系统，授权年份2016，中国，ZL201310329058.6.

14、于红绯，刘威，袁淮. 运动特征点检测方法及装置，授权年份：2015，中国，ZL201010173489.4.

八、主要论文

1、Yongjia Zou, Hongfei Yu∗, Wei Liu, Jin Lv. Robust calibration of surround-view camera systems with Planar-Eccentric Constraint: A novel Apriltag approach[J]. Measurement, 2025, 242: 115914.

2、孟凡娜, 邹永佳, 曹杨, 吕晋, 于红绯∗. 基于自适应空间卷积的立体匹配算法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2025, 62(8): 0815012-0815012-9.

3、郑旺, 于红绯, 吕晋. 基于线特征的激光雷达与相机外参标定[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024, 61(22): 2215002-2215002-8.

4、张赛赛, 于红绯∗. 基于多维动态卷积的激光雷达与相机外参标定方法[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024, 61(12): 1215004-1215004-8.

5、Jingyao Bao, Hongfei Yu∗, Yongjia Zou, et al. SGANnet: Super-resolution guided asymmetric stereo matching network[J]. Applied and Computational Engineering, 2024, 67: 142-151.

6、Jingyao Bao, Hongfei Yu, Yongjia Zou, et al. Self‐supervised binocular depth estimation algorithm with self‐rectification for autonomous driving[J]. IET Intelligent Transport Systems, 2024, 18(8): 1445-1458.

7、Zhe Wang, Yongjia Zou, Jin Lv, Yang Cao, Hongfei Yu*. Lightweight Self-Supervised Monocular Depth Estimation through CNN and Transformer Integration[J]. IEEE Access, 2024.

8、Wenlong Yang, Hongfei Yu*, Yang Cao. Semantic Scene Completion Through Context Transformer And Recurrent Convolution[J]. IEEE Access, 2024.

9、Meng Yu, Hongfei Yu, Xiaoguang Pan, et al. Moving vehicle detection based on RAFT optical flow and YOLOV4 in dynamic background[C]. Fourth International Conference on Artificial Intelligence and Electromechanical Automation (AIEA 2023). SPIE, 2023, 12709: 1488-1494.

10、Yuhong Chen, Hongfei Yu, Laide Guo, et al. Self-supervised monocular depth estimation with coordinate attention[C]. Third International Conference on Computer Vision and Data Mining (ICCVDM). SPIE, 2023, 12511: 823-829.

11、Jiazheng Fu, Haiping Wei, Hongfei Yu, et al. Free Space Detection Method Based On SENet Attention[C]. 2023 International Seminar on Computer Science and Engineering Technology (SCSET). IEEE, 2023: 335-339.

12、Yang Cao, Hongfei Yu, Meng Yu, et al. Moving Object Detection based on Reverse Projection Error Model[C]. Journal of Physics: Conference Series, 2022, 2289(1): 012025.

13、Hongfei Yu，Guangsheng Zhang, Xiwang Guo, Huan Tian. General obstacle detection by ground shape invariant features with a fisheye camera[C]. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Toronto, Canada, 2020.

14、张娜，魏海平，于红绯. 一种融合特征点与运动补偿信息的运动目标检测新算法[J]. 计算机应用与软件，2017, 34（11）：210~216.

15、于红绯，刘威，袁淮，赵宏. 基于子块运动补偿的运动目标检测[J]. 电子学报，2017，45（1）：173~180.

九、联系方式

联系电话：13238806905

E-mail: yuhfln@163.com

2025.9.15更新