1、个人基本信息：

姓  名：王建新

性  别：男

出生年月：1991.11

技术职称：实验师

毕业院校：2025年新澳门原料网站

学历（学位）：博士

所在学科：通信工程

土木水利

研究方向：深度学习、计算机视觉、图像处理

2、教育背景：

2010.09----2014.06

湖南科技大学

通信工程 学士

2015.09----2018.06

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通信与信息系统 硕士

2023.09----至今

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土木水利 博士在读

3、 目前研究领域：

图像超分辨率重建算法研究、多模态融合分割检测、道路灾害自动检测研究、路面智能识别、智能路面养护

4、已完成或已在承担的主要课题：

1、基于机器视觉的核电探伤智能防辐射系统。大学生创新创业训练项目（2025年），省级，主持

2、基于异常行为检测的智慧教室检测系统。大学生创新创业训练项目（2022年），校级，主持

3、智慧菜农—以“智慧电商”新模式助力兴农梦，大学生创新创业训练项目（2023年），国家级，主持

4、基于 Stacking 集成算法的财务数据智能管理分类研究课题。2025-2026，29万，结题，主持。

5、资金安全管理业务咨询服务研究课题。2025-2026，54万，在研，主持。

6、湖南省教育厅科学研究优秀青年项目，24B0328，基于混合注意机制与多尺度融合的路面裂缝智能检测方法研究及应用，2024-2026，6万，在研，主持。

7、新工科背景下基于虚拟仿真平台的通信工程专业实验课程体系改革与实践研究。2025.08-2027.08，校级教研教改，在研，主持。

8、湖南省教育厅科学研究一般项目，22C0171，结合注意力机制和Transformer的单幅图像超分辨率重建研究，2022-2024，2万，结题，主持。

9、公路养护技术国家工程研究中心开放课题，基于视觉注意机制的道路灾害智能检测方法研究及应用(kfj230401)，2023.12-2025.12，重点项目，在研，主持；

10、国家自然科学基金面上项目, 62272063，面向多源可分解任务的车联网边缘计算资源联邦优化研究，2023/01/01—2026/12/31，54万，结题，参与。

6、已发表的学术论文：

1、J Wang, Wang J*, Li Y, et al. Automatic crack segmentation network based on large kernel pooling Transformer[J]. Advances in Structural Engineering, 2026, 28(1): 158-170.（SCI 4区）

2、Xiong B, Linyi L, Wang J*, et al. REM-Net: An Edge-Enhanced Network Integrating Transformer and State Space Models for Precise Pavement Crack Segmentation[J]. Construction and Building Materials, 2025, 512: 142216. （SCI 1区）

3、J Wang, Wang J, Li Y, et al. Crack segmentation network based on hybrid-window transformer and dual-branch fusion[J]. Applied Intelligence, 2025, 55(13): 944. （SCI 3区）

4、王建新,李林益,王进,等.基于频域Mamba与递归门控Transformer融合的路面裂缝分割方法[J/OL].中国公路学报,2025.1-17.https://link.cnki.net/urlid/61.1313.u.20250730.1311.002.

5、Hu S, Wu D, Wang J*, et al. The image super-resolution network based on dual-branch feature interaction attention mechanism[J]. The Visual Computer, 2025: 1-14.（SCI 3区）

6、Hu S, Huang S, Wang J*. Hybrid feature enhancement network for lightweight image super-resolution[J]. The Visual Computer, 2025: 1-13.（SCI 3区）

7、桂彦,叶文倩,王建新*,等.基于CNN和尺度自适应Transformer融合网络的路面裂缝分割方法[J].中国公路学报,2024,37(12):418-432.DOI:10.19721/j.cnki.1001-7372.2024.12.019.

8、Xiong B, Hong R, Wang J*, et al. DefNet: A multi-scale dual-encoding fusion network aggregating Transformer and CNN for crack segmentation[J]. Construction and Building Materials, 2024, 448: 138206. （SCI 1区）

9、Wang J, Zeng Z, Wang J*, et al. Automatic crack segmentation model based on multi-branch aggregation transformer[J]. Advances in Structural Engineering, 2024, 27(13): 2289-2302. （SCI 4区）

10、Wang J, Zou Y, Wu H. Image super-resolution method based on attention aggregation hierarchy feature[J]. The Visual Computer, 2023: 1-12. 10.1007/s00371-023-02968-x（SCI 3区）

11、Jianxin Wang, Yongsong Zou, Osama Alfarraj, Pradip Kumar Sharma, Wael Said, Jin Wang. Image Super-Resolution Method Based on the Interactive Fusion of Transformer and CNN Features[J]. The Visual Computer, 2023: 1-12. s00371-023-03138-9（SCI 3区）

12、王建新,吴宏林,张建明等.残差字典学习的快速图像超分辨率算法[J].计算机科学与探索,2018,12(08):1305-1314. （CSCD）