——记北京交通大学电子信息工程学院教授郏东耀

本刊记者  于晓杰

对于北京交通大学电子信息工程学院教授郏东耀来说，即使一直埋头于基础与实践的结合，先进检测技术和智能测控技术依然有无数的神秘等待他在未来去挖掘。“仅仅我所研究的就包括多光谱成像检测技术、智能视觉识别理论与方法、智慧检测网络理论及其应用以及面向轨道交通领域的特种检测与评价方法等多个层面。”郏东耀表示。

从热点中探索特色

从小就对各种电子设备极其感兴趣的郏东耀，对“电子”有着某种特殊的情愫，这也是促使他一步步走上研究先进检测技术与智能测控之路的动力。

图像检测技术是郏东耀研究方向之一。目前，相似目标作为一种特殊的被测对象使其检测技术面临着新挑战。众所周知，相似就意味着仅用肉眼难以发现不同之处，自然对后续目标的检测也就无从下手。对此，郏东耀提出了一种基于多波长透反射成像的检测方法，并在分析相似目标与所处背景多波长成像特性差异的基础上，构建了多波长透反射检测数学模型，为相似目标检测打开了一扇研究的新大门。

郏东耀还针对复杂背景中相似异物的问题, 提出了利用同色异谱破坏特性的透反射光谱图像检测方法，建立了波长优选函数筛选最优波长的透反射光源构建成像检测系统。此外，他仔细对背景中中透射光子的传播特性进行了探究，分析了高速CCD曝光时间与成像目标清晰度的量化关系，并有了惊奇的发现：光透射检测及成像目标增强方法，可以使目标图像的特征清晰地表现，对此郏东耀通过实验也得到了进一步的证实。

“如今，图像检测研究俨然是一个热点，但复杂背景下复杂目标的检测却不尽如人意，视觉识别的鲁棒性不高就是其中之一。”郏东耀说道。为此，他广泛摄取国内外先进研究成果，借鉴人类的视觉感知机理，提出了将绿色联想机制理论用于弱对比度车辆目标的识别理念，并且在一系列合理假设抽象的基础上，构建了层次化的联想机制模型，实验结果也令人惊喜：该模型对于弱对比度车辆目标的识别率达到88.6%，且误识别率保持在5%以下。

科研与教学共进退

在互联网飞速发展的时代，郏东耀深切感受到了“智能化”的意义，比如智慧检测网络。智能检测将生物智能理论与方法引入其中，完美地成为多检测系统的“集合体”。但白璧微瑕，无线传感网技术的种种小缺陷也着实令他苦恼，力求找到能够“柳暗花明”的切入点。

网络传输“堵车”现象时有发生，郏东耀就提出一种基于改进蛙跳算法的自适应多路径方法，建立起路径满意度模型。无线检测网络能耗太高，他又提出面向无线传感网的动态簇头优选方法，从而使网络能量实现均匀消耗。

问题一个个被解决，郏东耀却丝毫没有放慢研究的脚步，轨道交通运营状态监测与评价也在他的涉猎范围之内。对维修工职业技能、复杂铁路站场的维修工工作点高精度定位以及轨道交通设备及环境在线测量及控制研究等多方面，他都提出了切实可行的改进方案。

在研究之余，郏东耀对教学也投入了极大的精力。平时，他尽可能地关心照顾学生，一旦涉及到学术研究，郏东耀体内的严厉分子便冒了出来。“我对学生要求十分严格，有时候甚至是苛刻，但学习还是要得到学生自身的重视。”郏东耀说道。除了理论，创新意识也是他培养学生的重点，他鼓励学生一定要敢想，只要能解决问题，任何头脑风暴都可以。“我经常鼓励学生独立解决问题，多和老师讨论很重要，充分发挥主观能动性更重要。”他补充道。

每一个清晨，都是科研与教学之间的新起点，对郏东耀来说，先进检测与智能测控技术在他身上的责任，他从未放下，也不会放下。