姓名：张军国

职称：教授

学科：林业电气化与自动化、电子信息

电话：010-62338143

E-mail：zhangjunguo@bjfu.edu.cn

研究方向：

1. 人工智能与模式识别

2. 物联网技术及理论

3. 机器人技术及理论

导师类别：博士生导师、硕士生导师

招生方向：

林业电气化与自动化学科博士

林业电气化与自动化学科学硕

电子信息（控制工程、人工智能方向）专硕

主讲课程：

本科生课程：自动化检测技术与装置，电气测量技术等；

研究生课程：物联网技术及应用，现代传感器与检测技术等。

教育经历：

2006-2009，博士：北京林业大学 专业：森林工程学科

2000-2003，硕士：中国矿业大学 专业：电力系统及其自动化学科

1996-2000，学士：中国矿业大学 专业：电气工程及其自动化专业

工作经历：

2011-至今，北京林业大学工学院，自动化系，副教授，硕士生导师，教研室/系主任，教授，博士生导师，专业负责人，学科负责人，副院长；

2011-2012，美国农业部林产品实验室，访问学者；

2003-2010，北京林业大学工学院，自动化系，助教，讲师，教研室主任。

承担课题：

1.主持国家自然科学基金面上基金项目“开放环境野生动物监测图像增量学习识别机制及方法研究”

（项目编号：32371874）2024.01-2027-12；

2.主持中国林草科技创新人才（团队）建设计划“林草科技创新团队（林草智慧感知技术及装备创新团队）”

（项目编号：202331），2023.01.-2023.12；

3.主持国家重点研发计划子课题“潜在和新发入侵物种可视化智能即时预警平台构建”

（项目编号：2021YFC2600403），2021.12-2024.11；

4.主持中国高校产学研创新基金项目“基于多目标优化剪枝的轻量级野生动物识别方法”

（项目编号：2020HYB02003），2021.06-2022.05；

5.主持国家重点研发计划子项目“森林多时空尺度可燃物关键信息与综合调控技术研究”

（项目编号：2020YFC1511601），2020.10-2023.10；

6.主持国家自然科学基金面上基金项目“面向野生动物监测的无线传感器网络图像高效编码与传输方法”

（项目编号：31670553），2017.01-2020.12；

7.主持国家自然科学基金青年基金项目“林中无线有向传感器网络信号传输机理及节点布设方法”

（项目编号：31300470），2014.01-2016.12；

8.主持北京市自然科学基金面上基金项目“基于深度卷积神经网络的北京地区陆生野生动物细粒度自动识别方法”

（项目编号：19F10049），2019.01-2021.12；

9.主持北京市自然科学基金青年基金项目“面向精准林业的无线传感器网络信号传输机理及节点布设方法研究”

（项目编号：6133032），2013.01-2014.06；

10.主持国家林业和草原局林业科学技术推广项目“野生动物无线远程实时智能可视化监测技术推广示范”

（项目编号：[2019]04），2019.05-2021.12；

11.主持国家林业局“948”项目“野生动物无线远程实时智能监测技术引进”

（项目编号：2014-4-05），2014.01-2017.12；

12.主持北京高等学校“青年英才计划”“无线红外图像传感器网络模式下野生动物监测新方法研究”

（项目编号：YETP0760），2013.10-2016.10。

获奖情况：

1.陕西省科学院“秦岭百人”高层次引进人才，2025；

2.国家林业和草原局第五批林草科技创新团队“林草智慧感知技术及装备创新团队”负责人，2024；

3.梁希林业科学技术奖科技进步奖二等（排名第1），2024；

4.北京市高等教育教学成果奖二等奖（排名第1），2021；

5.北京高校课程思政教学名师，2021；

6.全国万名优秀创新创业导师首批入库导师，2017；

7.北京林业大学首届十佳研究生导师，2019；

8.林区物联网监测系统入选国家林业和草原局2017年重点推广林业科技成果100项，2017；

9.基于无线图像传感器的野生动物智能监测系统入选国家林业和草原局2020年重点推广林草科技成果100项，2020。

主要成果

1）论文成果：

1.Huang Q, Zhang C*, Hu C, Xie J, Wang Y, Zhang J*. Waterbird image recognition using lightweight deep learning in wetland environment[J]. Avian Research, 2025: 100306.

2.赵恩庭, 张长春*, 赵海涛, 张军国*. 基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法. 林业科学, 2025, 61(4): 1-8. (EI、中文卓越期刊)

3.赵雨诺, 张长春*, 张军国*. 基于域对抗网络的林火烟雾图像跨域识别方法. 北京林业大学学报, 2025, 47(6):130-140. (CSCD)

4.Deng C, Li D, Ji L, Zhang C, Li B, Yan H, Zheng J, Wang L*, Zhang J*. ChatDiff: A ChatGPT-based diffusion model for long-tailed classification[J]. Neural Networks, 2025, 181: 106794.

5.Zhang C, Hu C, Xie J, Wu H, Zhang J*. WCAL: weighted and center-aware adaptation learning for partial domain adaptation[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 130: 107740.

6.Xie S, Xie J, Zhang J*, et al. MDF-Net: A multi-view dual-attention fusion network for efficient bird sound classification[J]. Applied Acoustics, 2024, 225: 110138.

7.张长春, 李大方, 张军国*. 基于Wasserstein距离和相关对齐迁移学习的野生动物图像识别方法[J]. 林业科学, 2024, 60(08): 25-32.

8.Yang Z, Tian Y, Zhang J*. Adaptive image processing embedding to make the ecological tasks of deep learning more robust on camera traps images[J]. Ecological Informatics, 2024, 82: 102705.

9.李柏灿, 张军国*, 张长春, 王丽凤, 徐基良, 刘利*. 基于TC-YOLO模型的北京珍稀鸟类识别方法[J]. 生物多样性, 2024, 32(5): 123-137.

10.Zhang C, Zhang J*. DJAN: deep joint adaptation network for wildlife image recognition[J]. Animals, 2023, 13(21): 3333.

11.Zhong Y, Li X, Xie J, Zhang J*. A lightweight automatic wildlife recognition model design method mitigating shortcut learning[J]. Animals, 2023, 13(5): 838.

12.Xie, J, Qi, T, Hu, W, Huang, H, Chen, B, Zhang, J*. Retrieval of live fuel moisture content based on multi-source remote sensing data and ensemble deep learning model[J]. Remote Sens. 2022, 14, 4378.

13.Zhang C, Zhang J*. Transferable regularization and normalization: towards transferable feature learning for unsupervised domain adaptation[J], Information Sciences. 2022, 609: 595-604.

14.Li T, Zhu H, Hu C, Zhang J*. An attention-based prototypical network for forest fire smoke few-shot detection[J]. Journal of Forestry Research, 2022.

15.Jia L, Tian Y, Zhang J*. Domain-aware neural architecture search for classifying animals in camera trap images[J]. Animals, 2022, 12(4): 437.

16.Zhao E, Liu Y, Zhang J*, Tian Y, et al. Forest fire smoke recognition based on anchor box adaptive generation method[J]. Electronics, 2021,10(5), 566.

17.Feng W, Hu C, Wang Y, Zhang J*, et al. A novel hierarchical coding progressive transmission method for WMSN wildlife images[J]. Sensors, 2019, 19(4): 946-959.

18.Li T, Zhao E, Zhang J*, Hu C. Detection of wildfire smoke images based on a densely dilated convolutional network[J]. Electronics, 2019, 8(10), 1131.

19.张军国，程浙安，胡春鹤，陈宸，鲍伟东.野生动物监测光照自适应Retinex图像增强算法[J]. 农业工程学报，2018，34(15): 183-189.

20. 张军国, 冯文钊, 胡春鹤, 骆有庆. 无人机航拍林业虫害图像分割复合梯度分水岭算法[J]. 农业工程学报, 2017, 33(14):93-99.

21. Zhang J*, Xiang Q, Yin Y, et al. Adaptive compressed sensing for wireless image sensor networks[J]. Multimedia Tools & Applications, 2016, 76(3):4227-4242.

2）专利成果：

1.张军国;赵恩庭;田野;张长春;孔孜亦;安家宁;陈嘉奇;王舜.基于点位上下文的野生动物监测图像物种分类方法，2025，01，中国，ZL2025 1 0107489.0；

2.张军国,付立敏,田野,张长春,刘京奇.一种真实场景下野生动物姿态估计方法，2024，01，中国，ZL2024 1 0101315.9；

3.张军国;赵恩庭;张长春;田野;孔孜亦;葛永泰;李京航.基于物种分类树的野生动物监测图像层次化分类方法，2024，12，中国，ZL2024 1 1768368.2；

4.张军国, 沙连帅, 柴垒, 杨紫合.一种一体化野生动物图像自动采集装置及方法，2022，09，中国，ZL2020 1 1450987.9；

5.张军国, 胡春鹤, 夏雨, 宋鸣, 杜科. 一种基于多传感器融合的无人机SLAM导航方法及系统, 2021, 11, 中国，ZL2018 1 0553413.0；

6.张军国, 胡春鹤, 黄鑫涛, 闫浩. 轮腿式越障机器人, 2021, 05, 中国,ZL 2018 1 1289139.9；

7.张军国, 冯文钊, 刘晗兴, 王远, 谢将剑. 一种野生动物监测数据管理信息系统, 2020, 12, 中国, ZL2019 1 0241710.6；

8.张军国, 罗鑫, 李文彬, 向秋敏, 张希刚, 陈善安. 一种野生动物野外监测装置, 2017, 03, 中国, ZL2013 1 0563161.7；

9.张军国, 罗鑫, 李文彬, 张希刚, 陈善安. 一种基于无线图像传感器网络的野生动物监测系统, 2016, 09, 中国, ZL2013 1 0563162.1。

3）软件著作权：

1.张军国，付立敏. 基于卷积神经网络的四足类动物姿态估计软件，2022.07，中国，2022SR0950968；

2.张军国，李博.基于对比自监督学习网络的森林火灾烟雾自动检测系统，2022.05，中国，2022SR0589697；

3.张军国，李婷婷. 基于域对抗特征融合网络的林火烟雾自动检测系统，2022.05，中国，2022SR0589695；

4.张军国，杨紫合. 基于轻量级卷积神经网络的林业虫害图像识别系统，2020.12，中国，2021SR1022593；

5.张军国，柴垒. 面向野生动物图像增量学习的模型自动调整系统，2022.05，中国，2022SR0589603；

6.张军国，李安琪. 面向野生动物监测图像的自动分割系统，2019.07，中国，2019SR0779407

7.张军国，张桢毅. 基于无线传感器网络的野生动物监测及数据管理系统，2018，02，中国，2018SR088172；

8.张军国，田洪宝. 野生动物无线远程监测系统，2018，03，中国，2018SR192197；

9.张军国, 程浙安. 基于卷积神经网络的野生动物自动识别系统, 2018, 08, 中国, 2018SR672141；

10.张军国，闫浩. 野生动物监测数据管理信息系统，2018，08，中国，2018SR670543。

4）专著及教材：

1.张军国, 刘素梅. 工厂供电[M]. 北京: 机械工业出版社, 2024. ISBN 978-7-111-75236-3.