姓名
亓琦
单位部门
信息与控制工程学院，网络空间安全教研室
职称
讲师
邮箱
qiqi@qut.edu.cn
个人简介
亓琦，男，1992年生，工学博士，硕士生导师，2022年毕业于中国海洋大学，获博士学位。主要研究方向为计算机视觉与智能感知、机器学习、水下人工智能技术。
主持青岛市自然科学基金青年基金1项以及海南省海洋立体观测与信息重点实验室开放基金1项，参与多项国家级、省部级自然科学基金项目。在国际重要学术期刊上发表SCI收录论文十余篇，其中包括IEEE TIP、TCSVT、TGRS等人工智能、模式识别领域权威期刊。并担任多个国际期刊审稿人，如IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，Pattern Recognition，Neurocomputing等。2023年获得山东省计算机视觉年度“最佳学术论文”（山东省人工智能学会）。
研究领域
计算机视觉与智能感知、机器学习、水下人工智能技术
教科研情况
课程教学
本科生课程：《数据库系统》、《Linux基础》、《密码学》
研究生课程：《计算机视觉》
科研项目
1.青岛市自然科学基金青年项目，语义对比学习引导的水下图像增强及联合视觉感知方法研究，2024.6-2026.5，15万，主持。
2.海南省海洋立体观测与信息重点实验室开放基金，融合增强感知的海洋视觉场景解析，2024.1-2025.12，10万，主持。
3.国家自然科学基金面上项目，62371431，协同学习机制引导的水下图像增强及联合视觉感知方法研究，，2024.1-2027.12，参与。
4.国家自然科学基金青年项目，61906177，基于半监督渐进学习及关联挖掘的水下目标特征表达与视觉感知，2020.1-2022.12，参与。
5.山东省自然科学基金，ZR2019BF034，面向ROV/AUV视觉智能感知任务的目标识别及分割技术研究，2019.7-2022.6，参与。
6.山东省农业重大应用技术创新项目，SD2019NJ020，海洋牧场海参高效采捕关键技术与装置研发，2019.8-2021.12，参与。
学术成果
部分学术论文
[1]Qi Qi, Kunqian Li, Haiyong Zheng, Xiang Gao, Guojia Hou, Kun Sun. SGUIENet: Semantic attention guided underwater image enhancement with multi-scale perception[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2022, 31: 6816-6830. (中科院1区，Top期刊，CCF-A类推荐期刊，IF=11.041，代码/数据集)
[2]Qi Qi, Yongchang Zhang, Fei Tian, Q. M. Jonathan Wu, Kunqian Li, Xin Luan, Dalei Song. Underwater image co-enhancement with correlation feature matching and joint learning[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2021, 32(3): 1133-1147. (中科院1区，Top期刊，CCF-B类推荐期刊，ESI高被引论文，山东省计算机视觉年度“最佳学术论文”（山东省人工智能学会），IF=8.4)
[3] Kunqian Li, Hongtao Fan,Qi Qi*, Chi Yan, Kun Sun, and Q. M. Jonathan Wu. TCTL-Net: Template-free Color Transfer Learning for Self-Attention Driven Underwater Image Enhancement[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023. (中科院1区，Top期刊，CCF-B类推荐期刊，IF=8.4)
[4]Qi Qi, Kunqian Li, Xinning Wang, Xin Luan, Dalei Song. DrlNet: Blind object proposal quality assessment with discriminative response learning[J]. Digital Signal Processing, 2020, 106: 102810. (中科院2区，IF=3.381)
[5] Yongchang Zhang,Qi Qi*, Kunqian Li, Dandan Liu. Underwater Video Consistent Enhancement: A Real-world Dataset and Solution with Progressive Quality Learning[J]. Multimedia Tools and Applications, 2023. (中科院4区，IF=3.6)
[6] Kunqian Li, Li Wu,Qi Qi, Wenjie Liu, Xiang Gao, Liqin Zhou, and Dalei Song. Beyond Single Reference for Training: UnderwaterImage Enhancement via Comparative Learning, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2023, 33(6): 2561-2576.（中科院1区，Top期刊，CCF-B类推荐期刊，代码/数据集，IF=8.4）
[7] Kunqian Li, Xiya Wang, Wenjie Liu,Qi Qi, Guojia Hou, Zhiguo Zhang, and Kun Sun. Learning Scribbles for Dense Depth: Weakly-Supervised Single Underwater Image Depth Estimation Boosted by Multitask Learning, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2024, 62:4202415.（中科院1区，CCF-B类推荐期刊，代码/数据集，IF=7.5）
[8] Hua Yang, Fei Tian,Qi Qi, Q.M. Jonathan Wu, Kunqian Li. Underwater image enhancement with latent consistency learning‐based color transfer[J]. IET Image Processing, 2022, 16(6): 1594-1612. (CCF-C类推荐期刊)
硕士研究生招生专业：计算机科学与技术（学术学位）、电子信息（专业学位）
欢迎报考研究生，请发送个人简历至邮箱。课题组长期招收学有余力的三年级本科生提前进入实验室，开展学术研究工作。
