技術職務:
博士🏝，教授，博導，現為物流科學與工程研究院智能港口中心主任/校學術委員會委員
郵箱:
cfli(at)shmtu.edu.cn
工作電話:
021-38284637
教育背景:
1998年9月-2001年7月：Ph.D. 中國礦業大學，工學博士
1995年8月-1998年7月👵🏽：M.S. 中國礦業大學，工學碩士
1991年9月-1995年7月：B.S. 中國礦業大學，工學學士
工作履歷:
2018年2月- : 上海海事大學物流科學與工程研究院教授
2008年5月-2009年5月: 美國德州大學奧斯汀分校訪問學者（導師📺：Alan Bovik教授）
2003年6月-2018年1月：江南大學計算機系副教授和教授
2001年7月-2003年6月👨🚀：南京理工大學模式識別與智能系統博士後
研究方向:
1. 人工智能與機器學習：深度學習、機器學習、計算智能、集成學習
2. 視頻圖像分析及處理：視頻圖像增強、圖像質量評估🧎♀️➡️、視頻目標檢測
3. 港航物流信息智能處理：路徑優化、港航視覺信息感知、港口機器視覺
獎勵與榮譽:
2021年獲劉浩清優秀教師二等獎
2017年獲江蘇省科技進步三等獎（排第1）🙎🏻📤。
2017年江蘇省教學成果獎二等獎（排第3）。
2012年入選教育部新世紀優秀人才計劃（No.NCET-12-0881）🤵🏻。
2012年獲江蘇省科技進步獎，三等獎（2012-3-6-R2），排第2。
2012年獲中國石油和化學工業聯合會科技進步獎, 二等獎（2012JBR0500-2-1）,排第1😁🂠。
2011年獲教育部科技進步獎✍️，一等獎（2011-150）👩🏿🏭🤦🏼♀️。
學術成果與兼職:
已在IEEE Trans. on Multimedia、IEEE Trans. on Neural Networks、Engineering Applications of Artificial Intelligence♻️、Signal Processing: Image Communication🤓、電子與信息學報等國際國內期刊及會議上發表學術研究論文100余篇，其中SCI收錄30余篇，單篇論文最高他引超300次（Google Scholar），出版學術專著1本，主持國家自然科學基金面上項目3項、參加國家科技重大專項👩🏿🏫、國家自然科學基金及省部級項目多項。
目前為IEEE Senior Member,中國計算機學會多媒體/計算機視覺專委會執行委員🧘♂️，中國自動化學會/圖形圖像學會會員，為國家重點研發計劃視頻答辯評審專家，為國家自然科學基金和多個省市科技項目及科技獎項的評審專家，為多個學術期刊（IEEE CYB、IEEE TIP、自動化學報、電子與信息學報等）的審稿人🐕🦺。
部分科研項目
1. 國家自然科學基金面上項目，No. 62176150👨🏿🔧，基於先驗知識和深度學習的海霧圖像去霧與評價研究👦🏿🥜，2022.1-2025.12，主持.
2. 國家自然科學基金面上項目👨🏼🎤，No.61771223，視覺感知雙目融合建模及立體圖像質量評價方法研究，2018.1-2021.12，主持.
3. 國家自然科學基金面上項目👩🏻🦯，No. 61170120，通用無參考圖像和視頻質量評價方法，2012.1-2015.12，主持。
4. 教育部新世紀優秀人才計劃，No.NCET-12-0881, 圖像處理與分析🦂，2012.1-2015.12𓀈，主持🧑🏿🍼。
5. 國家科技重大專項《大型油氣田及煤層氣開發》委托開發子課題🏌🏽♀️，No.2011ZX05039-004，煤層氣三維信息技術🛢，2012.1-2016.6，主持⛴。
6. 中國石油勘探開發研究院，昭通地區五峰-龍馬溪組優質頁巖快速評價技術研究（人工智能化石識別算法與APP開發），2021.6-2022.3🌹，主持。
代表性論文（著）
1.Tuxin Guan (學生),Chaofeng Li∗, Ke Gu, Hantao Liu, Yuhui Zheng, Xiao-jun Wu😵，Visibility and Distortion Measurement for No-Reference Dehazed Image Quality Assessment via Complex Contourlet Transform, IEEE Transactions on Multimedia👨🦲， DOI 10.1109/TMM.2022.3168438🌚，2022.
2. Jia Luo (學生), Chaofeng Li∗, Qinqin Fan, Yuxin Liu🏊🏿🧑🏼，A graph convolutional encoder and multi-head attention decoder network for TSP via reinforcement learning📹，Engineering Applications of Artificial Intelligence，112 (2022) 104848.
3. Chaofeng Li∗,LiXia Yun, Shoukun Xu, Blind stereoscopic image quality assessment using 3D saliency selected binocular perception and 3D convolutional neural network, Multimedia Tools and Applications 81(1),2022, DOI: 10.1007/s11042-022-12707-4.
4. Tuxin Guan (學生), Chaofeng Li∗, Yuhui Zheng, Shenghu Zhao∗, Xiaojun Wu, No-reference stereoscopic image quality assessment on both complex contourlet and spatial domain via Kernel ELM, Signal Processing: Image Communication 101 (2022) 116547.
5. Yaozong Mo (學生), Chaofeng Li*, Yuhui Zheng, Xiaojun Wu, DCA-CycleGAN: Unsupervised single image dehazing using Dark Channel Attention optimized CycleGAN, Journal of Visual Communication and Image Representation, 82 (2022) 103431, https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2021.103431.
6. Chaofeng Li*, Tuxin Guan, Yuhui Zheng, Xiaochun Zhong, Xiaojun Wu, Alan Bovik, Blind image quality assessment in the contourlet domain, Signal Processing: Image Communication, 2021,Vol.91,116064:1-11.
7. Chao-feng Li*, Tuxin Guan, yuhui zheng, Bo Jin, xiaojun Wu, Alan Bovik, Completely Blind Image Quality Assessment via Contourlet Energy Statistics, IET Image Processing,2021,Vol,15,No.2,443-453. https://doi.org/10.1049/ipr2.12034.
8. Hui Wang (學生), Chaofeng Li*, Tuxin Guan, Shenghu Zhao, No-reference stereoscopic image quality assessment using quaternion wavelet transform and heterogeneous ensemble learning, Displays, 2021, 69, 102058.
9. Jixiao Wang (學生)🤘🏻，Chaofeng Li*，Shoukun Xu🔀，An ensemble multi-scale residual attention network (EMRA-net) for image Dehazing🧑🏽🦲，Multimedia Tools and Applications👍🏼，10.1007/s11042-021-11081-x，2021.6.
10. Jiajia Yan (學生), Chaofeng Li*, Yuhui Zheng, Shoukun Xu, and Xiaoyong Yan, MMP-Net: A Multi-Scale Feature Multiple Parallel Fusion Network for Single Image Haze Removal, IEEE Access, 2020, Vol.8,25431-25441.
11. Zhao Zou (學生), Chaofeng Li*, Yuhui Zheng & Shoukun Xu, Two stages double attention convolutional neural network for crowd counting, Multimedia Tools and Applications, (2020) 79:29145–29159.
12.Chaofeng Li*, Yu Zhang, Xiaojun Wu, and Yuhui Zheng, A Multi-Scale Learning Local Phase and Amplitude Blind Image Quality Assessment for Multiply Distorted Images, IEEE Access, 2018.12.
13.Chaofeng Li*, Guoze Zhu, Xiaojun Wu, et al., False-Positive Reduction on Lung Nodules Detection in Chest Radiographs by Ensemble of Convolutional Neural Networks, IEEE Access👨🏿🏫，Vol.6,16060-16067, 2018.3.
14. Chaofeng Li*, Alan Bovik and Xiaojun Wu. Blind Image Quality Assessment Using a General Regression Neural Network, IEEE Transactions on Neural Networks, 22(5), 2011.
15. Chaofeng Li* and Alan C. Bovik. Content-Partitioned Structural Similarity Index for Image Quality Assessment, Signal Processing: Image Communication💏，25(7) : 517-526, 2010.
16. 李朝鋒, 曾生根, 許磊. 遙感圖像智能處理, 電子工業出版社, 2007.8.