學習和研究工作經曆：

1.2005.9-2008.7，鄭州大學，檢測技術及自動化裝置專業，獲碩士學位.

2.1999.9-2003.7，鄭州大學，自動化專業，獲學士學位.

研究方向：

1. 計算機視覺及人工智能

2. 圖像處理與模式識别

主持或參與的學術科研項目：

1.     國家自然科學基金委員會，面上項目，62072489，基于深度學習視覺顯著性模型的織物疵點檢測算法研究，2021-01至2024-12，57萬元，在研，參與.

2.     國家自然科學基金委員會，面上項目，61772576，基于圖像理解的織物缺陷智能檢測識别方法研究，2018-01至2021-12，60萬元，結題，參與.

3.     中原科技創新領軍人才，234200510009，面向實際應用場景的複雜紋理織物疵點檢測方法研究，100萬元，2023-01至2024-12，在研, 參與.

4.     企業橫向合作項目，信号數據分離軟件開發，2023-01至2024-12，2萬元，在研，主持.

獲獎情況：

1.     柔性新能源系統能量管理關鍵技術及應用，河南省科技進步二等獎，第二，2022.

2.     基于人類視覺感知顯著性的織物表面缺陷檢測分析關鍵技術及應用，河南省科技進步二等獎，第三，2020.

3.     區域化新能源系統能量管理關鍵技術及應用，中國商業聯合會科技進步一等獎，第二，2020.

4.     基于圖像理解的織物缺陷檢測關鍵技術，河南省科技進步二等獎，第四，2016.

5.     一種緯斜檢測的改進投影映射算法及其硬件實現, 河南省自然科學優秀學術論文一等獎，第一，2015.

代表性論文:

1.     Dong Yan, Liu Yundong, Gao Guangshuai, et al. AFSPNet: an adaptive feature selection pyramid network for efficient object detection in remote sensing images[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2022, 16(04): 1-18.

2.     Dong Yan, Liu Yundong, Kang Haonan, et al. Lightweight and efficient neural network with SPSA attention for wheat ear detection[J]. PeerJ Computer Science, 2022, 8(931): 1-23.

3.     Dong Yan, Wang Junpu, Li Chunlei, et al. Fusing Multilevel Deep Features for Fabric Defect Detection Based NTV-RPCA[J]. IEEE ACCESS, 2020, 8: 161872-161883.

4.     董燕, 劉小輝, 湯水利等. 基于稀疏約束濾波器剪枝策略的模型壓縮方法[J].計算機工程與設計, 2022, 43(9): 2542-2548.

5.     董燕, 李環宇, 李衛傑等. 基于聯合剪枝深度模型壓縮的種子分選方法研究[J].河南農業科學, 2022, 55(1): 162-170.

代表性著作和成果:

1.     發明專利：一種基于稀疏表示系數優化的織物疵點檢測方法（ZL201510167030.6）, 授權, 董燕, 第三, 2017.

2.     發明專利：一種基于平穩小波變換視覺顯著性的織物疵點檢測方法（ZL201610095000.3）, 授權, 董燕, 第三, 2017.

3.     發明專利：一種基于平穩小波變換視覺顯著性的織物疵點檢測方法（ZL201610095000.3），授權, 董燕, 第三, 2016.

4.     學術著作：智能電子系統設計實例分析, 北京郵電大學出版社, 副主編, 2021. 

聯系方式：

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