姓名：董家修

职称：讲师

邮箱：18638793835@163.com

研究领域：

研究方向：水利、交通与市政基础设施工程智能检测；

智慧水利；大数据；人工智能

教育背景：

2016.09-2019.06 郑州大学计算机技术专业 硕士

2019.09-2024.06 郑州大学工程安全与防护专业 博士

科研项目：

[1] 河南省大学生创业培优项目，多源数据融合的全地形管道检测、预测系统及装备研究；主持

[2] 2020年郑州大学研究生自主创新重点项目，主持

[3] 国家重点研发计划城市供水和排水管网病害智能诊断关键技术与装备（2022YFC3801002），参与

[4] 国家自然科学基金面上基金项目，大豆脲酶固化黄河泥沙用作路基填料的宏微观效果与机理研究（5217083331）；参与

[5] 河南省高等学校重点科研项目应用研究计划，基于深度学习的砖构文物建筑表面病害检测技术研究（21A560013）；参与

[6] 哈尔滨工业大学水资源国家工程研究中心有限公司，融合视频与电磁的地下排水管道智能检测技术研究（GJSZ2021032301-YF）；参与

[7] 长江勘测规划设计研究有限责任公司，基于深度学习的混凝土拱坝表面病害智能检测与诊断（CX2020K10）；参与

奖励与荣誉：

[1] 2023年度河南省教育厅科技成果奖优秀科技论文奖一等奖，河南省教育厅，2023年，（排名第1）

[2] 中国研究生创新实践系列大赛“2021年度创新实践之星”，2021年

[3] 第三届中国研究生人工智能创新大赛 国家级一等奖 冠军，2021年，（排名第2）

[4] 第八届中国国际"互联网+"大学生创新创业大赛 国家级银奖，2022年，（排名第1）

[5] 第九届中国国际"互联网+"大学生创新创业大赛 国家级铜奖，2023年，（排名第3）

[6] 第二届中国研究生人工智能创新大赛 国家级三等奖，2020年，（排名第1）；

[7] 第十三届管道工程与非开挖技术国际研讨会科技论文大赛二等奖，2022年。

代表性学术成果：

学术论文

[1] Dong Jiaxiu, Wang Niannian*, Fang Hongyuan, et al. Automatic damage segmentation in pavement videos by fusing similar feature extraction siamese network (SFE-SNet) and pavement damage segmentation capsule network (PDS-CapsNet)[J]. Automation in Construction, 2022, 143: 104537. (中科院一区TOP)

[2] Dong Jiaxiu, Wang Niannian*, Fang Hongyuan, et al. CBAM-Optimized Automatic Segmentation and Reconstruction System for Monocular Images with Asphalt Pavement Potholes[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2024: 3353257. (中科院一区TOP)

[3] Dong Jiaxiu, Wang Niannian*, Fang Hongyuan, et al. Automatic Augmentation and Segmentation System for Three-Dimensional Point Cloud of Pavement Potholes by Fusion Convolution and Transformer[J]. Advanced Engineering Informatics, 2024, 60: 102378. (中科院一区TOP)

[4] Dong Jiaxiu, Wang Niannian*, Fang Hongyuan, et al. MFAFNet: An Innovative Crack Intelligent Segmentation Method Based on Multi-layer Feature Association Fusion Network[J]. Advanced Engineering Informatics, 2024, 102584. (中科院一区TOP)

[5] Dong Jiaxiu, Wang Niannian*, Fang Hongyuan*, et al. Innovative method for pavement multiple damages segmentation and measurement by the Road-Seg-CapsNet of feature fusion[J]. Construction and Building Materials, 2022, 324: 126719. (中科院一区TOP)

[6] Wang Niannian, Dong Jiaxiu*, Fang Hongyuan, et al. 3D reconstruction and segmentation system for pavement potholes based on improved structure-from-motion (SFM) and deep learning[J]. Construction and Building Materials, 2023, 398: 132499. (中科院一区TOP)

[7] Dong Jiaxiu, Li Zhaonan, Wang niannian*, et al. Pixel-level intelligent segmentation and measurement method for pavement multiple damages based on mobile deep learning[J]. IEEE Access, 2021, 9: 143860-143876. (中科院二区)

[8] Dong Jiaxiu, Liu Jianhua, Wang Niannian*, et al. Intelligent segmentation and measurement model for asphalt road cracks based on modified mask R-CNN algorithm[J]. Computer Modeling in Engineering & Sciences, 2021, 128(2): 541-564. (中科院四区)

授权发明专利：

[1] 董家修，马铎，胡浩帮，王念念，一种基于优化深度学习的管道中视频损害智能分割系统. 专利号：ZL 202210946760.6.

[2] Hongyuan Fang, Niannian Wang, Duo Ma, Juan Zhang, Jiaxiu Dong, Binghan Xue, Haobang Hu, Jianwei Lei. Method for detecting road diseases by intelligent cruise via unmanned aerial vehicle, unmanned aerial vehicle and detecting system therefor. 美国专利, 专利号：US202117515396.

[3] 方宏远，马铎，王念念，张娟，董家修，薛冰寒，胡浩邦，雷建伟，无人机智能巡航路面病害检测方法、无人机和检测系统. 专利号：ZL 202011203793.9.

软件著作权：

[1] 基于深度学习和无人机的路面病害智能检测系统V1.0，登记号：2021SR0264967，2021.01.28.（排名第1）

[2] 基于生成对抗网络的公路病害数据增强软件V1.0，登记号：2021SR1177924，2021.06.18.（排名第1）

[3] 基于深度学习和探地雷达的公路隐蔽病害智能检测系统V1.0，登记号：2021SR1177925，2021.06.18.（排名第1）

[4] 基于深度学习的公路病害智能检测机器人系统V1.0，登记号：2021SR1177926，2021.05.12.（排名第1）