个人简介
学习经历
1. 2008.09 – 2012.06 中国石油大学（华东），电子信息工程专业，工学学士
2. 2012.09 – 2018.03 华中科技大学，控制科学与工程专业，工学博士
工作经历
1. 2018.04 – 至今 中国海洋大学，工程学院自动化及测控系，讲师、副教授，硕士/博士生导师
2. 2018.05 – 2021.05 中国海洋大学，水利工程博士后流动站，博士后
学术成果、奖励及荣誉
学术成果：
• 在国际期刊及会议发表学术论文30余篇。
• 以第一作者/通讯作者发表SCI期刊论文20余篇。
• 担任 Intelligent Marine Technology and Systems 期刊青年编委。
主要荣誉与奖励：
• 2024年1月：IEEE Journal of Oceanic Engineering 杰出审稿人
• 2023年11月：山东省计算机视觉年度 “最佳学术论文” （授予单位：山东省人工智能学会）
• 荣获中国海洋大学 优秀党员、优秀教师、优秀班主任、优秀本科毕业论文指导教师 等荣誉称号。
承担的主要科研项目
1. 国家自然科学基金面上项目：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 (项目编号：62371431)，2024.01-2027.12，项目负责人。
2. 山东省自然科学基金（青年科学基金B类/省优青项目）：海洋装备智能视觉感知及跨模态拓展 (项目编号：ZR2025QB60)，2025.10-2028.09，项目负责人。
3. 国家重点研发计划课题：面向进出港船舶安全智控的海港水域数字孪生工程原理 (项目编号：2024YFF0507102)，2025.01-2029.12，课题骨干。
4. 国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目：第八届中韩海洋机器人联合研讨会（海洋机器人中的AI技术及其应用）(项目编号：62481540218)，2024.09-2025.12，项目负责人。
5. 国家自然科学基金青年科学基金项目：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 (项目编号：61906177)，2020.01-2022.12，项目负责人。
6. 山东省自然科学基金博士基金：面向ROV/AUV视觉智能感知任务的目标识别及分割技术研究 (项目编号：ZR2019BF034)，2019.07-2022.06，项目负责人。
7. 青岛市海洋产业关键技术攻关及产业化示范项目：海洋牧场刺参资源监测评估与生态采捕关键技术与产业化 (项目编号：23-1-3-hygg-20-hy)，2023.02-2025.02，单位负责人。
8. 山东省农业重大应用技术创新项目：海洋牧场海参高效采捕关键技术与装置研发 (项目编号：SD2019NJ020)，2019.08-2021.12，子课题负责人。
9. 中央高校基本科研业务费项目：基于稀疏一致性约束的视觉协同感知方法研究 (项目编号：201813022)，2018.10-2020.12，项目负责人。
研究领域
计算机视觉、智能视觉增强与感知、海洋装备人工智能技术
海洋/港口场景多模态信息融合、多模态智能感知
近期论文
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（温馨提示：请注意重名现象，建议点开原文通过作者单位确认）
[1] Liu S, Li K\, Ding Y, et al. Underwater Image Enhancement by Diffusion Model with Customized CLIP-Classifier. Pattern Recognition*, 2026, 171(B): 112232. (项目主页)
[2] Liu S, Li K\, Ding Y, et al. Towards the in-situ Trunk Identification and Length Measurement of Sea Cucumbers via Bézier Curve Modelling. Computers and Electronics in Agriculture*, 2025, 239(A): 110944. (项目主页)
[3] Ma C, Li K\, Liu S, et al. Depth-Assisted Indiscernible Marine Object Counting Network with Adaptive Motion-Differentiated Feature Encoding. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology*, 2025. DOI: 10.1109/TCSVT.2025.3597320. (项目主页)
[4] Mei H, Li K\, Liu S, et al. DPF-Net: Physical Imaging Model Embedded Data-Driven Underwater Image Restoration Network. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing*, 2025, 228: 679–693. (项目主页)
[5] Ding Y, Li K\, Mei H, et al. WaterMono: Teacher-Guided Anomaly Masking and Enhancement Boosting for Robust Underwater Self-Supervised Monocular Depth Estimation. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement*, 2025, 74: 5022514. (项目主页)
[6] Li K, Wang X, Liu W, et al. 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. (项目主页)
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[8] Hou G, Li Y, Yang H, Li K\, Pan Z. UID2021: An Underwater Image Dataset for Evaluation of No-reference Quality Assessment Metrics. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications*, 2023, 19(4): 151. (项目主页，ESI热点论文/高被引论文)
[9] Li K, Wu L, Qi Q, et al. Beyond Single Reference for Training: Underwater Image Enhancement via Comparative Learning. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023, 33(6): 2561-2576. (项目主页)
[10] Qi Q, Li K\, Zheng H, et al. SGUIE-Net: Semantic Attention Guided Underwater Image Enhancement with Multi-Scale Perception. IEEE Transactions on Image Processing*, 2022, 31: 6816-6830. (项目主页，ESI高被引论文)
[11] Qi Q, Zhang Y, Tian F, Wu Q M J, Li K\, Luan X, Song D. Underwater Image Co-Enhancement with Correlation Feature Matching and Joint Learning. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology*, 2022, 32(3): 1133-1147. (ESI高被引论文，山东省计算机视觉年度“最佳学术论文”)
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