陈伟，男，1978年9月出生。中国矿业大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教授，博士生导师、硕士生导师。江苏省“青蓝工程”高校跨世纪学术带头人。
陈伟教授从事煤矿监控与通信、智能信息处理与大模型应用、计算机视觉与机器学习、工业物联网与无线网络、多无人机协同监测等方向的研究工作。主持国家自然科学基金面上项目、煤基低碳联合基金项目等十余项科研项目。获中国煤炭工业协会科学技术奖二等奖3项、中国安全生产协会科学技术奖二等奖1项、江苏省科学技术三等奖1项、国家安全监管总局安全生产科技成果奖三等奖1项。授权发明专利6项。
陈伟教授是IEEE会员，中国计算机学会高级会员，中国人工智能学会会员，中国煤炭学会会员，江苏省计算机学会/江苏省微电脑应用协会人工智能专委会委员，中国矿山安全学会煤矿监控与通信专业委员会委员，中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会委员，中国有色金属学会矿山信息化智能化专业委员会委员。
担任Knowledge-Based Systems副编辑、Array副编辑、煤炭学报科学编辑、工况自动化编委。担任ICIC 2024、ICIC 2025、ICIC2026的Program Committee Co-Chair。
在IEEE Transactions on Mobile Computing、IEEE Transactions on Multimedia、ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications、 IEEE Wireless Communications、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Internet of Things Journal、IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence、Computer Networks、Information Processing & Management、Expert Systems With Applications、Scientific Data、中国科学、通信学报等CCF A/B类期刊、中科院一区期刊、煤炭行业T1类期刊中国矿业大学学报、煤炭学报、矿业科学学报等发表SCI/EI检索论文100余篇。
二、科研项目
主持科研项目：
国家自然科学基金“煤矿井下复杂环境智能移动机器人的视觉图像分析知识迁移与联邦”。
国家自然科学基金“煤矿复杂巷道多无人机群组协作监测与区域分析知识迁移”。
国家自然科学基金“煤矿复杂巷道多区域协作迁移无线监控与通信方法”。
国家自然科学基金“基于结构化现场中矿工行为分析的无线图像传感器网络监控方法”。
中国博士后科学基金特别资助项目“煤矿结构化巷道WMSNs协作迁移矿工监控多尺度网络”。
教育部博士学科点专项科研基金 “基于即时现场矿工行为分析的无线图像传感器网络研究”。
参与科研项目和企业委托项目：
略。
三、课题组简介及学生毕业去向
团队教师：陈伟教授，王泽华教授，林果园副教授，徐婷婷副教授，王虎副教授，毕方明副教授，刘迎春讲师，唐朝刚讲师，刘珏廷讲师，杨文嘉讲师，李锡瑜讲师。
团队顾问：孙继平教授，田子建教授，杨维教授，张帆教授，Victor C. M. Leung教授，Fei Richard Yu教授，Peter Yum Tak Shing教授，郭继坤教授，张传雷教授，岳中文教授，王卫东教授，叶涛教授，马凤英教授，房卫东教授，田其冲教授。
与加拿大英属哥伦比亚大学、加拿大卡尔顿大学、香港理工大学、香港中文大学、浙江大学、华中科技大学、同济大学、中国矿业大学(北京)等国内外学术机构保持密切合作，在人工智能、计算机视觉、工业物联网等领域开展深入交流与指导。
陈伟教授注重科研与教学结合，已毕业的博士生和硕士生主要从事公务员、事业单位、高校、科研院所和行业龙头企业工作。课题组重视学生创新能力培养，支持学生参加各类国际会议和学科竞赛。
四、招生方向
研究方向包括：煤矿视频监控与通信；大语言模型\视觉大模型\联邦学习；AR\VR；壁画修复与复原。
博士招生方向：
人工智能(0812J1)，研究方向：人工智能（计算机科学与技术）；
计算机科学与技术(081200)，研究方向：智能信息处理，人工智能与模式识别，矿山数字化关键技术
硕士招生方向：
学硕：计算机科学与技术(081200),人工智能(0811J1),软件工程(083500)
专硕：计算机技术(085404),软件工程(085405),人工智能(085410),大数据技术与工程(085411,网络与信息安全(085412),
欢迎具有计算机科学、信息工程、自动化、数学等相关背景，并具备良好编程能力和科研潜力的同学申请攻读硕士或博士学位。课题组提供完善的实验条件、丰富的企业合作平台及国外合作交流机会，鼓励学生参与高水平国际会议和学术交流。
邮箱：chenw@cumt.edu.cn
