成人视频

一、导师基本情况

姓名:孙军梅

邮箱：184036895@qq.com

指导专业：软件工程、计算机科学与技术

二、研究领域

医学图像分割方法、人工智能安全、智能化软件开发与测试、人工智能应用研究

三、主讲课程

程序设计基础、软件测试与质量保证、面向对象程序设计、软件工程、设计模式等课程。

四、教育和工作经历

1996年7月本科毕业于山西大学师范成人视频 获理学学士学位，1999年7月硕士毕业于贵州师范大学获教育学硕士学位，2008年于上海大学获工学博士学位。目前为成人视频 副教授。

五、学术简介

作为主要成员参与和主持国家自然科学基金项目、浙江省自然科学基金项目、杭州市科技计划项目、浙江教育厅项目、教育部产学合作协同育人项目、横向课题等多项项目。在国内外期刊、会议发表学术论文40余篇。申请发明专利20多项，已授权发明专利14项，转化3项。主持浙江省“四新”重点教材建设项目1项，参编教材2部。

指导学生在浙江省大学生服务外包创新应用大赛和全国服务外包创新创业大赛分别获得一等奖、二等奖等多项奖励。指导本科生和研究生获得国家级大学生创新创业训练计划项目、浙江省新苗人才计划、成人视频 本创、成人视频 星光计划等多项项目。

六、主持参与的主要教学科研项目

[1]杭州市科技发展计划项目, 改进型卷积网络在辅助腺癌诊断中的应用研究, 2020-09 至 2023-06, 主持

[2]教育部产学合作协同育人项目，人工智能通识课建设，2021年第2批，合作企业：上海商汤智能科技有限公司，主持

[3]教育部产学合作协同育人项目，人工智能创新实践改革，2021年第2批，合作企业：北京独创时代科技有限公司，主持

[4]杭州市科技发展计划项目,互联网环境下自杀高危人群的早期识别关键技术研究, 2017-01 至 2019-12,主持

[5]福建软件测评中心开放项目，众包测试平台绩效考核模型的研究与设计，2020.1-2020.12，主持

[6]浙江省自然科学基金，面向车联网的跨RSU信息分发安全技术研究，2019.1-2021.12，参与2/5

[7]教育部产学合作协同育人项目，人工智能创新实验室项目，2019年第2批，合作企业：美科科技（北京）有限公司，主持

[8]福建软件测评中心开放项目，Android 应用Crash 的自动检测、捕获与重现研究，2018.7-2019.12,主持

[9]教育部产学合作协同育人项目，人工智能创新实践基地建设，2018年第2批，合作企业：杭州传智信息技术服务有限公司，主持

[10]浙江省教育厅，基于移动互联网的智慧校园平台关键技术研究与应用，2016.1-2017.12，主持

[11]国家自然科学基金，面向移动云环境的委托式数据安全共享关键技术研究， 2016.1-2019.12，参与2/7

[12]横向课题，面向外贸服务的软件质量保障技术研究及应用，2015年，主持

[13]杭州市科技发展计划项目,Web应用软件的安全性测试关键技术研究及应用，2013.1-2015.6，主持

[14]杭州市科技发展计划项目,杭州市科技信息网络涉企管理平台的功能拓展及安全性研究，2013.1-2015.6，主持

[15]国家自然基金，基于信息融合的自杀高危人群早期识别关键技术研究与应用，2013.1-2015.12，参与3/8

七、近五年代表性论著

[1]Junmei Sun, Tianyang Wang, Meixi Wang, Xiumei Li, Yingying Xu，Semi-supervised medical image segmentation network based on mutual learning，2025, Medical Physics: Volume 52, Issue 3，Pages: 1589-1600，//doi.org/10.1002/mp.17547

[2]Xiumei Li, Zhijie Zhang, Huang Bai∗, Ljubiša Stanković, Junpeng Hao, Junmei Sun, PIPO-Net: A Penalty-based Independent Parameters Optimization deep unfolding Network, 2025, Signal Processing, //doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109796

[3]Long Yuan, Junmei Sun*, Xiumei Li, Zhenxiong Pan, Sisi Liu, A low-frequency adversarial attack method for object detection using generative model, Multimedia tools and applications, 2024, //doi.org/10.1007/s11042-024-18189-w

[4]Long Yuan, Zhipeng Lv, Xiumei Li, Maoqun Yao, and Junmei Sun∗, Feature Weight Masked Low-Frequency Object Detection Attack Method, 2024 10th International Symposium on System Security, Safety, and Reliability (ISSSR)

[5]Junmei Sun, Xin Zhang, Xiumei Li*, Ruyu Liu, Tianyang Wang, DARMF-UNet: A dual-branch attention-guided refinement network with multi-scale features fusion U-Net for gland segmentation, Computers in Biology and Medicine, 2023, vol163,//doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107218

[6]Zhenxiong Pan, Junmei Sun*, Xiumei Li, Xin Zhang, and Huang Bai，Collaborative Face Privacy Protection Method Based on Adversarial Examples in SocialNetworks，19th International Conference On Intelligent Computing , Advanced Intelligent Computing Technology and Applications，ICIC 2023, Zhengzhou, China, August 10–13, 2023, Proceedings, Part I，499-510

[7]孙军梅, 潘振雄, 李秀梅, 袁珑, 张鑫. 面向人脸验证的可迁移对抗样本生成方法[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(5): 1842-1851. doi: 10.11999/JEIT220358

[8]孙军梅, 葛青青, 李秀梅, 赵宝奇. 一种具有边缘增强特点的医学图像分割网络[J]. 电子与信息学报, 2022, 44(5): 1643-1652. doi: 10.11999/JEIT210784

[9]袁珑,李秀梅,潘振雄,孙军梅*,肖蕾. 2022. 面向目标检测的对抗样本综述. 中国图象图形学报,27(10):2873- 2896. DOI:10. 11834 / jig. 210209

[10]陈舞,孙军梅*,李秀梅. 2022. 融合多尺度残差和注意力机制的特发性肺纤维化进展预测. 中国图象图形学报,27(03):0812-0826. DOI:10. 11834 / jig.210680

[11]赵宝奇, 尉飞, 孙军梅* , 李秀梅, 袁珑, 肖蕾. 结合密集连接块和自注意力机制的腺体细胞分割方法,计算机辅助设计与图形学学报, 2021, 33(07): 991-999

[12]葛青青; 张智杰; 袁珑; 李秀梅; 孙军梅*. 融合环境特征与改进 YOLOv4 的安全帽佩戴检测, 中国图象图形学报, 2021, 26(12): 2904-2917

八、荣誉与奖励

[1]获杭州市“131”中青年人才培养计划第三层次资助人才。  

[2]关于发挥杭州市科技信息网络管理平台优势提升专项资金效能的研究，杭州市科技进步三等奖，2013年，排名第一

九、已授权发明专利

[1]特征的提取方法和装置，中国, ZL201611041703.4

[2]一种自动化最优人脸搜索方法及装置,ZL201910607817.8

[3]一种基于AS-UNet的医学图像分割方法及系统,ZL202110381758.4

[4]一种肺功能下降预测装置及其预测方法,ZL202110988100.X

[5]一种基于微博文本的自杀风险识别方法, ZL201910104464.X

[6]基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割方法及系统, ZL202010811454.2

[7]一种基于边缘感知网络的腺体细胞图像分割方法及装置, ZL202110484258.3

[8]基于改进U-Net网络的腺体细胞分割方法及系统，ZL202010811454.2

[9]一种基于边缘感知网络的腺体细胞图像分割方法及装置，ZL202110484258.3

[10]一种基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法，ZL202010831087.2

[11]一种人脸验证攻击方法和装置，ZL202210272519.x

[12]一种目标检测攻击方法和装置，ZL202111580489.0

[13]结合图像低频信息和关键特征的目标检测对抗攻击方法，ZL202210579459.6

[14]基于特征融合的人脸表情识别方法，ZL202210645220.4