主持项目：

• 项目名称：基于机器学习的超短波全频段信号频谱检测，成都华日通讯技术有限公司, 项目编号：2019H010646, 2019.08-2020.07

• 项目名称：基于机器学习的广播频段和航空频段语音质量评价，成都华日通讯技术有限公司, 项目编号：2019H010647, 2019.08-2020.07

已结题主持项目：

• 项目名称：基于深度学习的调制识别技术的研究，浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题, 项目编号：A1823, 2018.01-2018.12.

• 项目名称：智能车辆的车道线和标志牌的自动检测与识别，成都市科技项目(科技惠民技术研发项目), 项目编号: 2015-HM01-00050-SF，2015.12-2017.12.

• 项目名称：分类应变限制下衣片自适应动态服装仿真研究，四川省动漫研究中心2015年度科研项目, 项目编号: DM201504，2015.06-2017.05. 结题鉴定等级:优秀

• 项目名称：语音同步驱动三维人脸口型和面部姿势动画合成方法的研究，浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题, 项目编号：A1416,2014.01-2015.12.

• 项目名称：虚拟人“双簧”—语音驱动三维人脸口型与面部姿势动画的研究，计算机软件新技术国家重点实验室开放课题基金, 项目编号：KFKT2013B22, 2013.06-2015.05.

• 项目名称：虚拟人动漫系统生成方法的研究，四川省动漫研究中心2012年度科研项目, 项目编号: DM201204，2012.10-2014.09.

• 项目名称：基于自动图像标注与翻译技术的语义图像检索,2009年高等学校博士学科点专项科研基金（新教师基金),项目编号：20090184120022,2010.01-2012.12

• 项目名称：纳米电极模拟程序的图形显示,国家自然科学基金面上项目《分子整流的理论与实验研究》子课题,项目编号：20873063,2009.01-2011.12

• 项目名称：基于自然语言处理的虚拟人动作表情合成研究,中央高校基本科研业务费专项资金科技创新项目,项目编号:SWJTU09CX036,2010.01-2011.12

• 项目名称：语义图像搜索引擎中机器学习关键技术研究,计算机软件新技术国家重点实验室开放课题基金,项目编号：KFKT2009B06,2009.06-2011.05

• 项目名称：利用中介语义特征和多级搜索的语义图像检索,教育部留学回国人员科研启动基金,2009.05-2011.04

已结题主研项目：

• 项目名称：基于GΓMM和稀疏表示的高分辨率SAR图像变化检测研究，国家自然科学基金面上项目，项目编号: 61371165，2014.01-2017.12.

2021:

1. 84. M. Haris, J. Hou*, and X. Wang, “Lane Lines Detection Under Complex Environment by fusion of Detection and Prediction Models，” Transportation Research Record, Sept.2021, (SCI, Zone4, Impact Factor 1.560, A+)





2. 83. 杨宗源, 侯进*, 周浩然, 郝彦超, 文志龙, 李天宇. 应用YOLOv4-tiny实现保护压板智能校核. 科学技术与工程. 2021. (Z.Y.Yang, J.Hou*, H.R.Zhou, Y.C.Hao, Z.L.Wen and T.Y.Li, "Intelligent Real-time Calibration of Relay Protection Platens Based on Target Detection," Science Technology and Engineering, 2021.)(中文核心, B+)





3. 82. 李晨, 侯进*, 李金彪, 陈子锐. 基于注意力与残差级联的红外与可见光图像融合. 计算机工程. 2021. (C.Li, J.Hou*,J.B.Li and Z.R.Chen，"Attention and residual concatenation network for infrared and visible image fusion," Computer Engineering, 2021.)(CSCD/中文核心, B)





4. 81. 曹婷婷, 侯 进*, 邓小豪, 万斌杨. 基于 YOLOv4 和 DeepSORT 的在线多行人目标跟踪算法. 计算机仿真. 2021.(T. T. Cao, J. Hou*, X. H. Deng, and B. Y. Wan, ''Online multi-pedestrian target tracking algorithm based on YOLOv4 and DeepSORT'', Computer Simulation,2021.)(CSCD/中文核心, A)





5. 80. 邹慧海, 侯进*. 基于改进SSD算法的道路小目标检测研究. 计算机工程. 2021.( H. H. Zou, J. Hou*. “Research on Road Small Target Detection Based on Improved SSD Algorithm,” Computer Engineering, 2020.) (CSCD/中文核心, B)





6. 79. 张姬, 侯进*, 陈观业. 基于联合卷积与记忆神经网络的信号自动调制识别. 计算机应用与软件. 2020. (J. Zhang, J. Hou*, G. Y. Chen, "Automatic modulation recognition of signals based on neural networks combined Convolutional and Long short-term memory," Computer Application and Software, 2020) (中文核心, B)





7. 78. 陈观业,侯进*,张姬.基于瞬时幅度和相位的深度学习调制识别.计算机应用与软件.2020.(G.Y Chen, J. Hou*, and J. Zhang, “Deep learning modulation recognition based on instantaneous amplitude and phase,” Computer Applications and Software, 2020) (中文核心, B)





8. 77. 韩雁鹏, 侯进*, 谭光鸿, 罗 朔. 一种改进的SSD算法及其在车辆目标检测中的应用. 计算机应用与软件. 2020. (Y.P. Han, J. Hou*, G.H. Tan, and S. Luo, “An improved ssd algorithm and its application in vehicle object detection,” Computer Applications and Software, 2020) (中文核心, B)





9. 76. M. Haris, J. Hou*, and X. Wang, “Multi-scale spatial convolutional algorithm for lane line detection and lane offset estimation in complex road conditions”, Signal Processing: Image Communication, vol.99, Nov.2021, (SCI, Zone 3, Impact Factor 3.256, EI: 20213510833392, A+)





10. 75. 邓小豪, 侯进*, 谭光鸿, 万斌杨, 曹婷婷. 基于强化学习的多目标车辆跟随决策算法. 控制与决策, 36(10):2497-2503, 2021. (X. H. Deng, J. Hou*, G. H. Tan, B. Y. Wan, and T. T. Cao，“Multi-objective vehicle following decision algorithm based on reinforcement learning,” Control and Decision, vol.36, no.10, pp. 2497-2503, Oct.2021.) (EI/CSCD/中文核心, A)





11. 74. 罗朔, 侯进*, 谭光鸿, 韩雁鹏. 一种低参数的孪生卷积网络实时目标跟踪算法.计算机工程，47（2）：84-89，2021. (S. Luo, J. Hou*, G. H. Tan, and Y. P. Han, “A low real-time target tracking algorithm based on siamese convolutional network,” Computer Engineering, vol.47, no.2, pp. 84-89, Feb.2021) (CSCD: 6903798 /中文核心, B)

2020:

1. 73.M. Haris and J. Hou*, “Obstacle detection and safely navigate the autonomous vehicle from unexpected obstacles on the driving lane,” MDPI Sensors, vol.20, no.17, pp.1-22, Sep.2020, (SCI：WOS:000569822600001, Zone 3, Impact Factor 3.275, EI：20203409091520, A+)





2. 72. 徐茂, 侯进*, 吴佩军, 刘雨灵, 吕志良. 基于通信信号时频特性的卷积神经网络调制识别. 计算机科学, 47(2): 175-179, 2020. (M. Xu, J. Hou*, P. J. Wu, Y. L. Liu, and Z. L. Lv, "Convolutional neural networks based on Time-Frequency characteristics for modulation classification," Computer Science, vol.47, no.2, Feb. 2020) (CSCD:6692033 /中文核心, B)