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高 强
个人简历
高强，博士、讲师、硕士生导师。男，1982年生。2005年获北京理工大学理学学士学位，2009年获北京理工大学工学硕士学位，2019年获北京理工大学工学博士学位。曾在亚信科技、华三通信、中国船舶723所、中电科41所等多家单位从事技术研发工作多年，现任湖州师范大学信息工程学院讲师。主持科研项目2项，发表学术论文10余篇，授权发明专利1项。
工作经历
1. 2005.08 — 2006.09，亚信科技有限公司
2. 2009.07 — 2011.01，中国船舶集团有限公司第七二三研究所
3. 2011.04 — 2011.10，华三通信技术有限公司北京分公司
4. 2011.11 — 2018.07，北京理工雷科电子信息技术有限公司
5. 2019.05 — 2020.04，中国电子科技集团公司第四十一研究所
6. 2020.05 — 至今，湖州师范大学信息工程学院
研究方向
深度学习技术在遥感领域的应用。
主要承担的教学课程
本科生课程：面向对象程序设计C++、离散数学等。
代表性学术成果
论文：
1. L. Pan, Q. Gao, A Dual Text Encoder Framework for Augmenting Pothole Image-Mask Pairs Using Diffusion Models, in Proc. AIAM 2025, IET, 2026, pp. 50–54.
2. Y. F. Shen, Q. Gao, DS-YOLO: A SAR Ship Detection Model for Dense Small Targets, Radioengineering, vol. 34, no. 3, pp. 407–421, Sep. 2025.
3. Z. Hu, Q. Gao, SynPolSAR: Augmenting PolSAR and Optical Image-Mask Pairs Using Diffusion Models, in Proc. TOCS 2024, SPIE, Apr. 2025, pp. 51–59.
4. Q. Gao, A Fast Scattering Model for C-Band Data Simulation in Forest Scenarios, IEEE Access, vol. 10, pp. 126899–126909, 2022.
5. T. Zeng, Q. Gao, Z. Ding, J. Chen, and G. Li, Road Network Extraction From Low-Contrast SAR Images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 16, no. 6, pp. 907–911, 2019.
6. T. Zeng, Q. Gao, Z. Ding, W. Tian, Y. Yang, and Z. Zhang, Power Transmission Tower Detection Based on Polar Coordinate Semivariogram in High-Resolution SAR Image, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 14, no. 12, pp. 2200–2204, 2017.
授权专利：
1. 高强, 刘亮. 复杂森林场景SAR数据仿真方法、装置、设备及介质. 中国发明专利，CN115248432B，授权公告日：2025.01.10.
主要科研项目
主持：
1. 基于统计模型的大面积森林场景SAR图像快速仿真方法，浙江省教育厅一般科研项目（Y202043588），2021.01—2022.12
2. 基于数据增强的全极化SAR图像相干斑抑制技术，湖州市自然科学基金项目（2022YZ20），2023.01—2024.12
指导学生
研究生：
1. 基于轻量级网络的SAR图像舰船检测技术，湖州师范大学院级研究生创新基金项目（2024XGKC01），沈逸飞等人，2024年
本科生：
1. 多分辨率遥感图像生成与数据集增强方法研究，国家级大学生创新创业训练计划项目（202501225），毛宇妃等人，2025年
2. 面向分割数据集的遥感数据增强技术研究及应用，省级大学生创新创业训练计划项目（S202410347054），胡珍华等人，2024年
3. 基于自标注数据增强的小样本道路坑洼检测技术研究，省级大学生创新创业训练计划项目（S202410347068），潘丽敏等人，2024年
学术服务
Remote Sensing 期刊审稿人
联系方式
Email：02794@huznu.edu.cn