学位

硕士

出生年月

1979.3

职称

教授

职务

教师

电子邮箱

6889068@qq.com

社会兼职

吉林省机器人学会理事

主讲本科课程

程序设计基础；电子测量

主讲研究生课程

研究方向

嵌入式系统开发；数字图像处理；人工智能

本人多年从事嵌入式系统开发工作研究。主要研究方向为汽车电子和医疗电子相关领域。包括智能交通系统，主动及被动的驾驶安全系统，和智能医疗及养老看护系统。主持完成相关吉林省科技厅课题1项，吉林省教育厅课题3项。并从2016年开始从事数字图像处理和人工智能方向的研究，并指导学生参加相关学科竞赛。

主持完成省级课题5项，其中科技厅课题1项，教育厅课题2项，环保厅课题2项，作为主要负责人参与完成国家级课题1项，科技厅课题2项，教育厅课题2项。在研省级科研课题及教研课题多项。授权发明专利1项，实用新型专利2项，申请发明专利5项，实用新型专利3项。发表各类论文多篇。指导学生参加学科竞赛，全国大学生电子设计竞赛国家级一等奖1项，国家级二等奖1项，省级一等奖6项。飞思卡尔智能车竞赛国家级二等奖1次。其他各类竞赛奖项若干。

学习与工作

经历

学习经历：

(1) 2004-09 至 2007-06, 长春工业大学, 信号与信息处理, 硕士

(2) 1998-09 至 2002-06, 长春工业大学, 电气工程及自动化, 学士

工作经历：

(1) 2023-01 至 今, 长春工业大学, 计算机科学与工程学院, 教授

(2) 2014-01 至 2023-01, 长春工业大学, 计算机科学与工程学院, 副教授

(3) 2009-01 至 2014-01, 长春工业大学, 计算机科学与工程学院, 讲师

(4) 2002-07 至 2009-01, 长春工业大学, 计算机科学与工程学院, 助教

科研项目

(1) 吉林省科技厅, 重点攻关, 20210201113GX, 超高速激光增材技术研发及动车组车轴表面修复应用,   2021-01 至 2023-12, 20万元, 在研, 参与

(2) 吉林省教育厅, 一般, 20181040, 未来物联网中基于压缩感知的海量数据去冗与重构模型研究,   2018-01 至 2019-12, 2.5万元, 结题, 参与

(3) 国家自然科学基金青年基金, 青年基金, 61501059, 基于控制论的认知无线电能量有效资源分配问题研究,   2015-09 至 2018-12, 22万元, 结题, 参与

(4) 吉林省教育厅, 一般, 2016343, 基于能量效率的认知无线电功率分配算法研究, 2016-04 至 2018-12, 3万元, 结题,   参与

(5) 吉林省科技厅, 重点, 2016-1, 车辆总线网络控制技术研究团队专利示范培育项目, 2016-01 至 2018-12, 15万元, 结题,   参与

(6) 吉林省教育厅, 重点, 2016-28, 面向物联网的无线通信系统链路选择策略研究, 2016-04 至 2018-12, 5万元, 结题,   参与

学术成果

(1) Shuang Zhai; Xinyu   Yang; Shuzhuang Li; Xingang Guo ; Data aggregation algorithm based on   clustering for wireless sensor networks, The International Journal of   Advanced ManufacturingTechnology , 2022, 122(1): 475-484 (期刊论文)

(2) Xingang Guo ; Jia   Wang; Chao Cheng ; Image Segmentation algorithm combining hierarchical   clustering algorithm and graph-based segmentation algorithm, Journal of   National University of Defense Technology, 2022, 44(3): 194-200 (期刊论文)

(3) 郭昕刚 ; 程超; 沈紫琪 ; 基于卷积网络注意力机制的人脸表情识别, 吉林大学学报(工学版), 2023 (期刊论文)

(4) 郭昕刚 ; 何颖晨; 程超 ; 一种抗噪声的分步式图像超分辨率重构算法, 吉林大学学报(工学版), 2023 (期刊论文)

(5) Huo Jin Hua; Yang   Luo; Guo Xin Gang ; Xu Lian Jie ; Fault detection and diagnosis based on   multi-block Just-In-Time-learning slow feature analysis, EIECS 2021,   Changchun, China, 2021-9- 23至2021-9-25 (会议论文)