姓名：刘欣宇
性别：男
职称：副研究员（校聘），硕士生导师
学位：博士
电子邮件： Xinyu_Liu@fzu.edu.cn
研究方向：主要从事人工智能在电气工程领域的应用研究。①相关理论与技术包括：深度学习、机器视觉、时序数据分析等。②具体应用场景包括：输电线路无人机视觉巡检、低压计量表箱故障诊断、磁芯损耗建模、医疗图像诊断等。
教育工作经历
2012.09~2016.06 福州大学，电气工程与自动化学院，电气工程与自动化，学士
2016.09~2019.03 福州大学，电气工程与自动化学院，电气工程，硕士
2019.09~2024.03 福州大学，电气工程与自动化学院，电力系统及其自动化，博士
2021.11~2022.11 新加坡A*STAR，Institute for Infocomm Research，国家公派留学，联合培养博士研究生
2024.03~至今 福州大学，电气工程与自动化学院，讲师，副研究员（校聘），硕士生导师
科研简介
主要从事人工智能在电气工程领域的应用研究工作，已主持完成2项国网科技项目，目前主持在研科技项目3项。
曾多次带队参加学科竞赛，获得第十四届“挑战杯”福建省大学生课外学术科技作品竞赛一等奖、首届IEEE电力电子设计方法国际挑战赛暨2023年度MagNet挑战赛性能赛道的全球第二名等多项奖项。指导学生获得中国研究生数学建模竞赛华东赛区一等奖、高校电力电子应用设计大赛全国三等奖、研究生电子设计竞赛全国三等奖等多项奖项。
以第一作者/通讯作者发表高水平论文十余篇，其中包括SCI一区顶级期刊论文3篇、SCI二区期刊论文3篇。所从事科研工作围绕人工智能在电气工程领域的应用难题，以输电线路巡检、低压电表监测及高频磁元件设计为具体场景开展深化研究，随着国家“人工智能+”现代化产业体系建设行动的推进，该研究工作具备宽广的应用前景。
科研项目
1. 福州市空域领航科技有限公司科技项目，《无人机RID接收设备开发项目》，2026-2026，主持，在研.
2. 国网福建省电力有限公司营销服务中心科技项目，《基于多模态量测数据的电气安全隐患监测技术研究》，2026-2027，主持，在研.
3. 福州大学科研启动项目，《输电线路无人机巡检图像智能分析关键技术研究》，2025-2027，主持，在研.
4. 国网福建省电力有限公司漳州供电公司科技项目，《基于鸟巢精细化检测与鸟害登记评估的鸟害防治技术研究》，2024-2025，主持，结题.
5. 国网福建省电力有限公司漳州供电公司科技项目，《基于无人机前端AI辅助的绝缘子在线喷涂系统研究》，2024-2025，主持，结题.
6. 国网福建省电力有限公司营销服务中心，《基于计量大数据的低压计量箱烧损故障预警与辨识技术研究》，2024-2025，主要参与，结题.
7. 福建省高校产学合作项目（福建省科技厅重大项目），《融合视觉感知与交互的架空输电线路无人机边云协同巡检关键技术研究》，2022-2025，主要参与，结题.
8. 国网福建省电力有限公司厦门供电公司科技项目，《基于空天数据的电力光纤通信网防外破预警技术研究》，2024-2025，主要参与，结题.
9. 国网福建省电力有限公司莆田供电公司科技项目，《融合视觉感知与机载传感信息的无人机巡检电力场景部件及缺陷检测定位技术研究》，2024-2025，主要参与，结题.
10. 国网福建省电力有限公司漳州供电公司科技项目，《面向云边智能协同的输电线路巡检机巢平台赋能应用研究》，2023-2024，主要参与，结题.
11. 国网福建省电力有限公司超高压分公司科技项目，《一种基于AI前端算法的智能巡视点位校正装置的研制技术开发》，2023-2024，主要参与，结题.
12. 国网福建省电力有限公司漳州供电公司科技项目，《基于AI前端算法的无人机智慧巡检》，2021-2022，主要参与，结题.
13. 福建睿能科技股份有限公司项目，《纺织品典型缺陷辨识模型开发》，2020-2021，参与，结题.
代表性论文
[1] Jing Chen, Yiyuan Liang, Xiangxi Li, Xinyu Liu(通讯作者), Hao Jiang, Xiren Miao and Liping Zhang. A Magnetic Core Loss Modeling Method Based on Domain Adaptation Using Multiple Kernel Maximum Mean Discrepancy [J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2026, 41(4): 5103-5114. （SCI，1区Top）
[2] 缪希仁, 胡邵程, 刘欣宇(通讯作者), 江灏, 贺浩, 等. 基于BDEA-VFNet的架空线路涉鸟故障边端轻量级检测方法[J/OL]. 仪器仪表学报, 2026. （EI, 卓越期刊）
[3] 江灏, 贺浩, 刘欣宇(通讯作者), 等. 基于多模态融合的输电线路鸟巢精细化检测方法[J/OL]. 高电压技术, 2025. （EI）
[4] Xinyu Liu, Xiren Miao, Hao Jiang, Jing Chen, Min Wu and Zhenghua Chen. Tower masking MIM: A self-supervised pretraining method for power line inspection [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024, 20(1): 513-523. （SCI，1区Top）
[5] Xinyu Liu, Xiren Miao, Hao Jiang, Jing Chen, Min Wu and Zhenghua Chen. Component detection for power line inspection using a graph-based relation guiding network [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(9): 9280-9290. （SCI，1区Top）
[6] Xinyu Liu, Xiren Miao, Hao Jiang, Jing Chen and Zhenghua Chen. Fault diagnosis in power line inspection using normalized multi-hierarchy embedding matching [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72: 1-10. （SCI，2区Top）
[9] Xinyu Liu, Zhiheng Jin, Hao Jiang, Xiren Miao, Jing Chen and Zhicheng Lin. Quality assessment for inspection images of power lines based on spatial and sharpness evaluation [J]. IET Image Processing, 2022, 16(2): 356-364. （SCI）
[7] Xinyu Liu, Xiren Miao, Hao Jiang and Jing Chen. Box-point detector: A diagnosis method for insulator faults in power lines using aerial images and convolutional neural networks [J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2021, 36(6): 3765-3773. （SCI，2区）
[8] Xinyu Liu, Yating Lin, Hao Jiang, Xiren Miao and Jing Chen. Slippage fault diagnosis of dampers for transmission lines based on faster R-CNN and distance constraint [J]. Electric Power Systems Research, 2021, 199: 107449. （SCI，3区）
[9] Xinyu Liu, Xiren Miao, Hao Jiang and Jing Chen. Data analysis in visual power line inspection: An in-depth review of deep learning for component detection and fault diagnosis [J]. Annual Reviews in Control, 2020, 50: 253-277. （SCI，2区）
[10] Xiren Miao, Xinyu Liu, Jing Chen, Shengbin Zhuang, Jianwei Fan and Hao Jiang. Insulator detection in aerial images for transmission line inspection using single shot multibox detector[J]. IEEE Access, 2019, 7: 9945-9956. （SCI，3区）
[11] Hao Jiang, Xiaojie Qiu, Jing Chen, Xinyu Liu (通讯作者), Xiren Miao and Shengbin Zhuang. Insulator fault detection in aerial images based on ensemble learning with multi-level perception [J]. IEEE Access, 2019, 7: 61797-61810. （SCI，3区）
学术兼职
IEEE Transactions on Industrial Electronics，IEEE Transactions on Industrial Informatics，IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，IEEE Transactions on Power Delivery，IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics，Expert Systems with Applications，Applied Artificial Intelligence，CSEE Journal of Power and Energy Systems，High Voltage等国际权威期刊审稿人
获奖情况
福州大学优秀博士毕业生，2024；
MagNet磁芯损耗建模国际挑战赛，性能赛道第二名，成员排名第1，2023；
博士研究生国家奖学金，2021；
第十六届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛，二等奖，成员排名第4，2019；
第十四届“挑战杯”福建省大学生课外学术科技作品竞赛，一等奖，成员排名第2，2019；
“华为杯”第十二届中国研究生电子设计竞赛全国总决赛，三等奖，成员排名第2，2017；
招生计划
本课题组依托电气工程学科，聚焦“人工智能+”工业应用研究，方向涵盖智慧能源、电气装备智能化、低空经济以及医工交叉等前沿领域。团队具备稳定的数据、算力与工程资源支撑，能够为不同基础的学生提供成长路径。整体氛围相对开放，但科研节奏明确，我们不设门槛，但要求持续投入与执行力——不怕起点低，只怕不行动。欢迎对“AI+”感兴趣的同学加入课题组，共同进步！
计划招收：电机与电器（080801）学术型硕士、高电压与绝缘技术（080803）学术型硕士、电气工程（085801）专业型硕士、能源动力（085800）专业型硕士
所属团队
福州大学电力系统与装置产业研究院
