姓名：蔡克卫

性别：男

职称：副教授

学位：博士

电子邮箱：caikewei@dlnu.edu.cn

招生方向/领域：电子信息—控制工程

教育经历：

2007.09-2014.06, 大连理工大学, 电机与电器, 博士

2003.09-2007.07, 大连理工大学, 电气工程及其自动化, 学士

工作经历：

2022.07-至今，大连民族大学 机电工程学院, 副教授

2014.12-2022.06 大连海洋大学 信息工程学院, 副教授

2014.07-2014.12, 大连尚能科技有限公司, 软件工程师

研究领域：

控制工程、人工智能、深度学习等

代表性论著：

1. Kewei Cai, Zhipeng Yang, Hongshuai Pang, Xinying Miao, Jiaqi He, Ying Liu, Tao Zhang, Wei Wang, A novel underwater color correction method based on underwater imaging model and generative adversarial network, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 200, 022, 107186, ISSN0168-1699.

2. Cai K, Hu T, Cao W, Li G. Classifying Power Quality Disturbances Based on Phase Space Reconstruction and a Convolutional Neural Network. Applied Sciences. 2019; 9(18): 3681.

3. Kewei Cai, Wenping Cao, Zheng Liu, Wei Wang & Guofeng Li (2019) Application of the Variational Mode Decomposition for Power Quality Analysis, Electric Power Components and Systems, 47: 1-2, 43-54.

4. Cai K, Alalibo BP, Cao W, Liu Z, Wang Z, Li G. Hybrid Approach for Detecting and Classifying Power Quality Disturbances Based on the Variational Mode Decomposition and Deep Stochastic Configuration Network. Energies. 2018; 11(11): 3040.

5. Cai, K, Wang, Z, Li, G, He, D, Song, J. Harmonic separation from grid voltage using ensemble empirical-mode decomposition and independent component analysis. Int Trans Electr Energ Syst. 2017; 27: 2405.

代表性科研项目：

1. 基于变分模态分解的电网谐波检测方法研究（20170520191），2017.09.01-2019.08.30

2. 基于盲源分离的海上风电电网谐波检测方法研究（L201609），2016-2019

3. 红鳍东方鲀轻量化目标检测模型研究, 2020.07.01-2022.06.30

其他代表性成果：

1.基于R2Net的水下鱼类目标检测方法、装置及存储介质，大连海洋大学

2.高分辨率图像下水产养殖物的工厂化养殖计数方法及装置，杭州市余杭区智慧渔业研究中心  大连智慧渔业科技有限公司

3.基于卷积神经网络的水下鱼类目标检测方法、装置及存储介质，大连智慧渔业科技有限公司

4.基于环境背景光的水下图像颜色恢复方法、装置及存储介质，杭州市余杭区智慧渔业研究中心  大连智慧渔业科技有限公司

5.水下鱼类目标检测方法、装置及存储介质，大连智慧渔业科技有限公司

指导研究生科研或创新代表性成果：

1. 基于变分模态分解的电网谐波检测方法,发明专利，ZL201711297045.X,200110, 第一完成人

2.Cai K W, Tian K, Huang Y H, et al. Enhanced small target detection in UAV imagery: a new training paradigm and optimized YOLOv8n architecture[J]. Engineering Research Express, 2025, 7: 10.1088/2631-8695/ade02c.

3.Cai K W, Yang Z P, Gao T Y, et al. Efficient recognition of fish feeding behavior: A novel two-stage framework pioneering intelligent aquaculture strategies[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2024, 224: 109129. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109129

4.Zhao S L, Cai K W, Dong Y B, et al. Fish feeding behavior recognition via lightweight two stage network and satiety experiments[J]. Scientific Reports, 2025, 15: 10.1038/s41598-025-15241-z.

5.Zhou S Y, Cai K W, Feng Y H, et al. An accurate detection model of Takifugu rubripes using an improved YOLO-V7 network[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2023, 11: 1051. https://doi.org/10.3390/jmse11051051

主要学术兼职及荣誉称号：

1.MDPI期刊《Fishes》特刊特邀编辑，MDPI编辑委员会