赵乐，男，博士，讲师，河南工业大学青年教师。

现主要从事计算机视觉、机器学习和医工交叉融合等方向的研究。主持国家自然科学基金项目1项，河南省重点研发及推广专项（科技攻关）1项，郑州市科技局自然科学项目1项；参与国家自然科学青年基金项目1项，湖北省高新领域重点研发计划1项，作为主要负责人完成中国电力科学研究院和南方电网横向项目3项。在国内外期刊和会议上发表学术论文20余篇，授权国家发明专利1项。

通讯地址：河南省郑州市莲花街100号

电子邮箱：lezhao@haut.edu.cn

教育与工作经历

2010.09~2014.06 武汉大学 测控技术与仪器专业 学士学位

2014.09~2016.06 武汉大学 仪器仪表工程专业 硕士学位

2016.09~2020.12 武汉大学 通信与信息系统专业 博士学位

2021.12~ 至 今  河南工业大学   讲师

实验室和科研团队简介

所在团队于致力于计算机视觉、机器学习等方面的应用研究。通过采用现代技术采集舌象、脉象、病症等反映多种慢性疾病状态的跨时空多维数据，针对性地构建相关人工智能、机器学习模型，深入挖掘原始多维数据与不同疾病状态特征之间的深层关联，研究数字化病症状态发展轨迹刻画方法，建立“原始数据——疾病诊断”之间的复杂映射关系。

研究领域与方向

1.复杂场景下微弱目标智能解译。在机器学习框架下建立目标与场景之间的信息协同机制，研究面向场景特性解析的人机混合推理理论和轻量级特征编码-解码方法，以无向图和监督学习为核心驱动建立用于多图层内-层间信息传递问题的数学模型，旨在克服现有方法鲁棒性差、泛化能力弱以及精度不足等问题，为复杂场景下的微弱目标信息挖掘提供理论与技术支持。

2.医工交叉融合应用。在中医药研究领域，重点针对舌象图像分类、语义分割、目标检测等相关问题展开深入研究，分析舌象关键特征与疾病的关联性，通过构建相关机器学习模型，学习“舌象图像——疾病诊断”的复杂映射关系，提高中医诊断技术的智能化水平和可解释能力。

研究成果

（一）主持的科研项目

1.2024/1-2026/12，国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，基于信息多级协同学习的全场景下输电线目标识别研究，52307092，在研，主持；

2.2024/1-2025/12，河南省科技厅，河南省重点研发及推广专项（科技攻关），基于多级图模型交互学习的极端类别不平衡下输电线目标识别研究，242102240117，在研，主持；

3. 2023/1-2025/12，郑州市科技局，自然科学项目，基于场景复杂度评估的多层次混合监督输电线提取方法研究，22ZZRDZX43，在研，主持；

（二）代表著作与论文

代表性著作：

河南省教育厅，河南省本科高校新工科新形态教材，物联网技术与应用，2024-01 至 2025-12，在研（第一参与人，副主编）

代表性论文：

[1]Le Zhao, Hongtai Yao, Yajun Fan, et al. SceneNet: A Multifeature Joint Embedding Network with Complexity Assessment for Power Line Scene Classification [J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2023, 59(6): 9094 - 9116. (SCI，中科院1区，JCR1区，Top期刊);

[2]Le Zhao, Hongtai Yao, Meng Tian, et al. Robust Power Line Extraction from Aerial Image Using Object-based Gaussian-Markov Random Field with Gravity Property Parameters, Signal Processing: Image Communication, 2022, 103: 116634. (SCI，中科院2区，JCR2区);

[3]Le Zhao, Hongtai Yao, Yajun Fan, et al. Power Line Detection for Aerial Images Using Object-Based Markov Random Field With Discrete Multineighborhood System [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2024, 21 : 1- 5. (SCI，中科院3区，JCR1区);

[4]Le Zhao, Xianpei Wang, Hongtai Yao, et al. Power Line Extraction from Aerial Images Using Object-based Markov Random Field with Anisotropic Weighted Penalty[J]. IEEE Access，2019，7：125333-125356. (SCI，中科院2区，JCR1区);

[5]Hongtai Yao, Le Zhao, Meng Tian, et al. Semantic Segmentation for Remote Sensing Image Using the Multi-Granularity Object-based Markov Random Field with Blinking Coefficient, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 1-22. (SCI，中科院1区，JCR1区，Top期刊);

[6]赵乐, 王先培, 姚鸿泰, 等. 基于可见光航拍图像的电力线提取算法综述[J]．电网技术，2021，45(4)：1536-1546. (EI源刊，《能源电力领域高质量科技期刊分级目录》T1级);

[7]赵乐, 王先培, 姚鸿泰, 等. 基于局部上下文信息的电力线提取算法[J]．高电压技术，2021，47(7)：2553-2566．(EI源刊，《能源电力领域高质量科技期刊分级目录》T1级);

[8]赵乐, 王先培, 代荡荡, 等. 复杂背景下电力线自动提取算法[J]．高电压技术，2019，45(1)：218-227．(EI源刊，《能源电力领域高质量科技期刊分级目录》T1级)；

[9]赵乐，马海华，范亚君. 基于人工智能的新时代大学生学术素养培养模式研究[J]，河南教育(高等教育)，2024. （已录用）

（三）授权发明专利

赵乐, 王先培, 田猛, 等. 一种复杂背景下电力线精确提取方法[P]．中国发明专利，ZL 2017 1 1004062.X，2021-07-06.