师资力量
讲师
彭雄
个人简介：
彭雄，男，1992年5月生，汉族，湖南省双峰县人，中共党员，博士，讲师，邮箱：1021009@hnust.edu.cn
研究方向：
结构健康监测，结构新材料，智能建造，无损测试；
在土木结构和交叉学科领域以第一作者（含导师一作）/通讯作者发表SCI/CSCD核心期刊论文13篇，主持省部级项目2项和企业委托课题多项，参与国家自然科学基金2项，获国内外引用400余次。
教育背景：
2010年9月～2014年6月 bat365官网登录入口 机械设计制造及其自动化 本科
2014年9月～2017年6月 bat365官网登录入口 土木工程 硕士
2018年9月~2022年6月 bat365官网登录入口 机械工程 博士
工作经历：
2017年7月~2018年9月 bat365官网登录入口 科研助理
2022年7月~至今 bat365官网登录入口 智能建造系 讲师
主持或参与的主要科研项目：
[1] 教育部“春晖计划”合作科研项目，基于机理-数据驱动的无人飞机桥梁“体检”大数据智能评估方法研究，2023年01月-2024年12月，主持，6万元；
[2] 湖南省教育厅优秀青年项目，基于无人飞机高光谱视觉的桥梁混凝土病害智能识别方法研究，2024年01月-2026年12月，主持，3万元；
[3]中交一公局集团高新技术课题，融合数字图像与深度学习的集料质量及混凝土徐变智能控制技术研究，2023年10月-2025年12月，主持，19.8万元；
[4]校级科研项目（博士启动基金），基于高光谱视觉的薄抹灰外墙保温系统劣化机制表征及智能识别研究，2023年1月-2025年12月，主持；
[5]国家自然科学基金，基于无人飞机的桥梁结构裂缝形状与宽度非接触识别研究，2017年1月-2020年12月，参与；
[6]国家自然科学基金，预应力混凝土桥梁预应力筋有效预应力无损测试方法研究, 2022-01-01 至 2025-12-31, 58万元, 在研, 参与
主要学术论文：
[1] Xiong Peng*, Pengtao Wang, Kun Zhou, et al. Bridge Defect Detection Using Small Sample Data with Deep Learning and Hyperspectral Imaging. Automation in Construction，170，February 2025（中科院1区top期刊，IF 9.6）
[2] Qianxi Li, Xiong Peng*, et al. DeoxyriboNucleic acid-enhanced carbon nanotube dispersed epoxy resin composites: Mechanical and thermal properties study. Polymer Composites，2024, 1-21.
[3] Qianxi Li, Xiong Peng*, et al. Quantitative identification of debonding defects in BDLs using a two-stage network integrating dual attention mechanism. Infrared Physics and Technology，2024, 138, 105241.
[4] Xiong Peng, Bingxu Duan, Xingu Zhong* et al. UAV-based bridge crack discovery via deep learning and tensor voting. Smart Structures and Systems，33, Number 2, February 2024 , pages 105-118.
[5] 周坤, 彭雄*, 钟新谷等. 基于高光谱视觉的桥梁混凝土表面露筋病害识别方法研究. 红外技术, 2024, 46(02): 216-224.
[6] Bo Zang, Xiong Peng*, Xingu Zhong, Chao Zhao, and Kun Zhou. The Size Distribution Measurement and Shape Quality Evaluation Method of Manufactured Aggregate Material Based on Deep Learning. Journal of Testing and Evaluation, Vol. 51, No. 6, 2023. (SCI, ASTM（美国材料与试验协会）刊物)
[7] Xiong Peng, Kun Zhou, Xingu Zhong*. A fast simplified crack width quantification method via deep Q learning. Smart Structures and Systems, 2023, Vol. 32, No. 4:219-233.
[8] 彭雄, 钟新谷等. 基于无人机热成像的建筑饰面层脱粘缺陷识别. 红外技术, 2022, 44(2): 189-197.（CSCD核心刊物）
[9] Xiong Peng, Xingu Zhong*, Anhua Chen et al. A UAV-based machine vision method for bridge crack recognition and width quantification through hybrid feature learning, Construction and Building Materials, 2021, 299, 123896.（SCI一区，获引用87次）
[10] Xiong Peng, Xingu Zhong*, Anhua Chen et al. Debonding defect quantification method of building decoration layers via UAV-thermography and deep learning, Smart Structures and Systems, 2021, 28(1), 55-67.（获引用11次）
[11] Xiong Peng, Xingu Zhong* et al. The Feasibility Assessment Study of Bridge Crack Width Recognition in Images based on Special Inspection UAV. Advances in civil engineering, 2020, 8811649 (SCI四区，获引用22次)
[12] 钟新谷*，彭雄等. 基于无人飞机成像的桥梁裂缝宽度识别可行性研究[J] 土木工程学报，2019，52(4)，52-61.（获引用101次）
[13] Xingu Zhong*, Xiong Peng et al. Assessment of the feasibility of detecting concrete cracks in images acquired by unmanned aerial vehicles. Automation in Construction, 2018, 89, 49-57. （SCI一区，获引用68次）
发明专利：
[1] 钟新谷; 彭雄; 基于无人飞机机载成像的混凝土裂缝宽度识别方法, 2019-2-19, 中国, 201610845685 .9
[2] 钟新谷; 彭雄; 张天予 ; 混凝土箱梁桥腹板竖向预应力筋张拉力的检测系统及方法, 2022-09-16, 中国, 201710445134 .8
[3] 钟新谷; 张天予; 彭雄; 预应力钢绞线锚索张拉力的检测系统与方法, 2022-07-22, 中国,201710445192 .0
指导学生：
[1] 大学生创新创业训练计划（SIT），肖馨怡等，建筑饰面层脱粘缺陷热成像检测，省级立项，2023
[2] 大学生科研创新计划（SRIP），杨沛文等，基于高光谱视觉的混凝土拌合振捣过程匀质性评价与监测方法，2023
寄语：
招收硕士研究生，欢迎有志于结构健康监测、结构新材料、智能建造方向研究的同学报考；
招收科研兴趣小组成员，欢迎在校本科生同学有意愿参加SIT、SRIP、互联网加、挑战杯等竞赛或项目的同学加入。
