陈成成

姓名：陈成成（拼音：Chen Chengcheng）

学位：博士

职称：讲师

专业：交通信息工程及控制

职务：无

导师类别：无

电子邮箱：shmtu_ccc@163.com

研究方向：计算机视觉、遥感小目标检测与识别、智慧交通中的目标识别与行为分析。

招生专业：

1. 个人简介（不超过300字）

   博士毕业于上海海事大学。曾担任IEEE TGRS、IEEE T-ITS、IEEE JSTARS、IEEE GRSL等期刊审稿人。以第一作者的身份公开发表的SCI学术论文5篇（2篇中科院一区TOP,两篇中科院二区TOP），授权国家发明专利1项，主持上海海事大学拔尖创新人才项目，参与国自然面上项目1项。荣获上海市“智慧航运”学术论坛一等奖。

   主讲课程：《计算机程序设计（C语言）》、《机器学习算法》、《人工智能技术前沿》、《计算机视觉与图像处理》

2. 代表性科研项目（不超过5项）

3. 上海海事大学2023年研究生拔尖创新人才培养项目(No.2023YBR013)，202311-202505，项目负责人。

4. 国家自然科学基金委员面上项目(No. 31870979)基于fMRI-GCM的海员脑功能有效连接检测及应用研究，201901-202212，主要参与人。

5. 代表性论文（不超过10篇）

6. CSⁿNet: A Remote Sensing Detection Network Breaking the Second-Order Limitation of Transformers With Recursive Convolutions, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2023, vol. 61, pp. 1-15. (SCI)

7. RSDS: A Specialized Loss Calculation Method for Dense Small Object Detection in Remote Sensing Images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, vol. 62, pp. 1-17. （SCI）

8. HGM: A General High-Order Spatial and Spectral Global Feature Fusion Module for Visual Multitasking, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2024, vol. 17, pp. 893-907. (SCI)

9. HFPNet: Super Feature Aggregation Pyramid Network for Maritime Remote Sensing Small-Object Detection, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing，2023, vol. 16, pp. 5973-5989. (SCI)

10. 规范、标准情况

11. 其它知识产权情况（以发明专利为主，不超过5项）

12. 一种监控视频中的真实异常检测方法，专利号：CN 113312968 B，发明专利。