姓名：谢将剑

职称：副教授

学科：林业电气化与自动化

电话９�/strong>010-62336398

E-mail９�/strong>shyneforce@bjfu.edu.cn

研究方向９�/strong>

1.时序信号智能处理

2.基于图像和音频的野生动物识别

3.基于声景的生物多样性智能监浊�/p>

导师类别９�/strong>硕士生导帇�/p>

招生方向９�/strong>

林业电气化与自动匕�/p>

电子信息专硕2-3

欢迎具有计算机、自动化、电气或电子信息等相关专业的考生报耂�/p>

主讲课程９�/strong>

电力系统继电保护、高电压技术、物联网技术及应用

教育经历９�/strong>

2007-2013� 博士：北京交通大� 专业：电气工稊�/p>

2004-2007� 学士：中国农业大� 专业：理科实验班（信息科学）

工作经历９�/strong>

2013-至今� 北京林业大学工学院，副教掇�/p>

2022-至今� 德国奥格斯堡大学，访问学耄�/p>

承担课题９�/strong>

(1)中国高校产学研创新基釐�/span>-蓝点分布式智能计算项目，2021LDA05002，考虑鸟类物种差异的输电线塔音频驱鸟关键技术，2022-10�2023-9, 20万元,主持

(2)天立泰科技股份有限公司,横向合同, 2020HXFWGXY012,祁连山国家公园青海片区野生动物资源监测系绞�/span>, 2020-11�2023-11, 20万元,主持

(3)北京市自然科学基金委员会,北京市自然科学基金项�?/span>, 6214040,边缘智能背景下的野生鸟类个体自动识别方法, 2021-01�2022-12, 10万元,主持

(4)北京林业大学,北京林业大学科技创新计划项目, 2021ZY70,面向野生动物图像监测的边缘智能识别方泔�/span>, 2021-06�2022-12, 12万元,主持

(5)国家林业和草原局,国家林业局林业科技成果推广计划, [2019]04,野生动物无线远程实时智能可视化监测技术推广示茂�/span>, 2019-05�2021-12, 50万元,参与

(6)北京市自然科学基金委,北京市自然科学基金项�?/span>, 6192019,基于深度卷积神经网络的北京地区陆生野生动物细粒度自动识别方法, 2019-01�2021-12, 20万元,参与

(7)科技�?/span>,国家重点研发计划, 2017YFC1403503,海岛及滨海湿地鸟类鸣声与影像特征提取和鉴别标准研穵�/span>, 2017-07�2020-12, 138万元,参与

(8)全球能源互联网研究院,横向合同, 2018HXKFGXY012,基于鸟类防御行为的智能音频驱鸟设备研穵�/span>, 2018-11�2019-12, 24.7万元,主持

(9)企业横向，安器具智能综合管理系统硬件研发＋�/span>2017-06臲�/span>2017-10＋�/span>20.178万，主持

(10)北京林业大学,北京林业大学科技创新计划项目, 2017JC14,基于无线音频传感器网络的野生朱鹮监测关键技术研穵�/span>, 2017-05�2018-12, 15万元,主持

主要成果（包括论文、专利、软著、专著等）：

论文成果９�/strong>

1.Jiangjian Xie, Zhixin WANG, Jin YANG, Hao YAN. Research on power-frequency electromagnetic interference model of multicore twisted signal cable of high-speed railway, Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 2018,26(4):2077-2087 (SCI)

2.谢将剐�/strong>,李文�?/span>,张军囼�/span>,丁长靑�/span>.基于Chirplet语图特征和深度学习的鸟类物种识别方法,北京林业大学学报,2018,40(03):122-127(CSCD)

3.Jiangjian Xie, Xingguang Li, Zhaoliang Xing, Bowen Zhang, Weidong Bao, Junguo Zhang. Improved Distributed Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) Beamforming Method Based on a Local Average Consensus Algorithm for Bird Audio Enhancement in Wireless Acoustic Sensor Networks, Applied Sciences, 2019,9(15),3153(SCI)

4.Jiangjian Xie, Anqi Li, Junguo Zhang, and Zhean Cheng. An Integrated Wildlife Recognition Model Based on Multi-Branch Aggregation and Squeeze-And-Excitation Network, Applied Sciences,2019,9(14):2794(SCI)

5.谢将剐�/strong>,杨俊,邢照�?/span>,张卓,陈新.多特征融合的鸟类物种识别方法,应用声学,2020,39(02):199-206(CSCD)

6.谢将剐�/strong>,李星先�/span>,杨俊,齐涛,杨紫吇�/span>,王楠.音频驱鸟设备对野生喜鹊最佳驱除模式研穵�/span>,四川动物, 2020.39(6):630-638(北大核心)

7.Jiangjian Xie, Jun Yang, Changqing Ding, Wenbin Li. High Accuracy Individual Identification model of Crested Ibis (Nipponia Nippon) Based on Autoencoder with Self-attention, IEEE Access, 2020,8:41062-41070(SCI)

8. Feiyu Zhang, Luyang Zhang, Hongxiang Chen,Jiangjian Xie*. Bird Species Identification Using Spectrogram Based on Multi-Channel Fusion of DCNNs, Entropy,2021,23(11):1507 (SCI)

9.张毓,高雅朇�/span>,常峰溏�/span>,谢将剐�/strong>*,张军囼�/span>.小样本条件下基于数据扩充咋�/span>ResNeSt的雪豹识�?/span>,北京林业大学学报,2021,43(10):89-99 (CSCD)

10.Jiangjian Xie, SiboZhao, Xingguang Li, Dongming Ni, Junguo Zhang , KD-CLDNN: Lightweight Automatic Recognition model based on Bird Vocalization, Applied Acoustics, 2022,188:108550(SCI)

11. Qi, Tao; Zhu, Haowei; Zhang, Junguo; Yang, Zihe; Chai, Lei;Xie, Jiangjian*. Patch-U-Net: Tree Species Classification Method based on U-Net with Class-Balanced Jigsaw Resampling. International Journal of Remote Sensing, 2022, 43(2). (SCI)

12.张毓,高雅朇�/span>,常峰溏�/span>,谢将剐�/strong>*,张军囼�/span>*.基于改进Cascade R-CNN的雪豹物种水平的自动检测方泔�/span>,野生动物学报, 2022,43(02):307-313(北大核心)

13.Xie, J.; Qi, T.; Hu, W.; Huang, H.; Chen, B.; Zhang, J. Retrieval of Live Fuel Moisture Content Based on Multi-Source Remote Sensing Data and Ensemble Deep Learning Model. Remote Sens. 2022, 14, 4378. (SCI)

专利成果９�/strong>

谢将剐�/span>,李文�?/span>,丁长靑�/span>,刘文宙�/span>,冯郁茛�/span>,张博闺�/span>.一种基于双通道神经网络的鸟类物种识别方泔�/span>, 201710509545.9,CN107393542A

软件著作权：

1. 换能器阵列的阵型设计及其指向性仿真软仵�/p>

2. 基于CBAM-CLDNN的鸟鸣声识别系统

3.基于android的鸟鸣声自动识别系统V1.0

4.面向鸟类声谱图图像的迁移学习系统V1.0

5.基于深度学习的鸟鸣声特征提取及分类系绞�span style="font-family:Calibri, serif">V1.0

6.鸟鸣声增强系统软仵�span style="font-family:Calibri, serif">[简称：鸟鸣声增强软仵�span style="font-family:Calibri, serif">]V1.0

7.基于神经网络的野生动物图像目标定位及识别系统V1.0

8.基于人工智能的野生动物特征迁移学习系绞�span style="font-family:Calibri, serif">V1.0

9.基于Deeplabv3+的鸟鸣声分离系统

10.多通道音频仿真系统