王中意，男，1991年4月出生，湖南益阳人，中共党员，工学博士，讲师。主要从事深度学习、模式识别与图像处理、智能机器人环境感知与定位研究。近五年，在IEEE TIM、ICJAS、NPL等国际权威期刊以第一作者身份发表SCI论文4篇，申请国家发明专利1项，参与多项科研项目。

学习经历：

2010.09-2014.06，宁夏大学，学士

2015.09-2018.06，宁夏大学，硕士

2019.09-2024.12，同济大学，博士

工作经历：

2014.06-2015.06，宁夏通信规划设计院

2018.07-2019.07，中国工商银行长沙分行

2025.07至今，宁夏大学电子与电气工程学院

讲授课程：

深度学习、模式识别与图像处理、智能机器人环境感知与定位。

1.国家自然科学基金项目，复杂场景中面向机器人灵巧操作任务的目标感知与位姿估计，结题，参与。

2.国家自然科学基金项目，复杂动态环境下智能无人系统建模与自主控制，在研，参与。

3.国家自然科学基金项目，无人码头场景下集装箱运输车自动驾驶关键理论与技术，在研，参与。

代表性论文：

1. Zhongyi Wang, Qijun Chen. Unsupervised Scale Network for Monocular Relative Depth and Visual Odometry[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024.

2. Zhongyi Wang, Mengjiao Shen, Chengju Liu, Qijun Chen. Perceptual Enhancement for Unsupervised Monocular Visual Odometry[J]. International Journal of Control Automation and Systems, 2025.

3. Zhongyi Wang, Mengjiao Shen, Qijun Chen. Eliminating Scale Ambiguity of Unsupervised Monocular Visual Odometry[J]. Neural Processing Letters, 2023.

4. Zhongyi Wang, Mengjiao Shen, Qijun Chen. Joint Self-supervised Learning of Interest Point, Descriptor, Depth, and Ego-motion from Monocular Video[J]. Multimedia Tools and Applications, 2024.

5. Mengjiao Shen, Zhongyi Wang, Shuai Su, Chengju Liu, Qijun Chen. DNA-Depth: A Frequency-Based Day-Night Adaptation for Monocular Depth Estimation[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023.

主编或参编的学术著作或教材：

专利及软件著作：

申请国家发明专利1项

无