沈阳工业大学仪器科学与技术专业在读博士，中国民用航空飞行学院民航安全工程学院副教授。主要从事机器视觉、目标检测及民航安全监测领域研究，长期聚焦小目标检测、多模态融合、火灾智能探测、机场道面病害检测等研究方向。近五年主持校级、市厅级及省部级工程中心科研项目6项；以第一作者在《控制与决策》《Applied Soft Computing》《Information Sciences》等国内外重要期刊发表学术论文20余篇，获授权发明专利4项，其中1项实现成果转化；参与编写《民航安全管理》教材1部。获中国民用航空飞行学院科技成果奖2项，教学成果一等奖、教学建设奖等5项；指导本科生斩获国家级、省级、校级各类竞赛奖项10余项。持有通用航空事故调查员、民航安全信息管理员、民航SMS外审审核员多项专业资质，具备扎实的理论功底，拥有丰富的算法研发、工程实践及民航安全管理经验，研究方向紧密贴合低空安全、民航安防与智能视觉感知等行业实际应用需求。

[1]李海,孙鹏,张志佳,等.基于S-PGA-YOLOv12的复杂场景小目标火灾检测方法[J].控制与决策,2026,41(03):728-740.（EI检索）

[2]Li H, Chen Z S, Xiong S H, et al. A double-convolution-double-attention transformer network for aircraft cargo hold fire detection [J]. Applied Soft Computing, 2025: 113622. (SCI 2区)

[3]Li H, Ma Z, Xiong S H, et al. Image-based fire detection using an attention mechanism and pruned dense network transfer learning[J]. Information Sciences, 2024, 670: 120633. (SCI 2区)

[4]Li, Hai, and Peng Sun. “Image-based fire detection using dynamic threshold grayscale segmentation and residual network transfer learning.” Mathematics 11.18 (2023): 3940. (SCI 3区)

[5]Kou Y, Li H. Image-Based Fitness Yoga Pose Recognition: Using Ensemble Learning and Multi-head Attention[J]. International Journal of Computational Intelligence Systems, 2024, 17(1): 257. (SCI 3区)

[6]李海,熊升华,孙鹏.基于特征工程的S-FCN火灾图像检测方法[J].中国安全科学学报,2024,34(9):191-201.（CSCD）

[7]李海,孙鹏.基于知识图谱的火灾图像识别研究[J].中国安全科学学报,2023,33(10):147-159.（CSCD）

[8]李海,孙鹏.考虑颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法[J].中国安全生产科学技术,2023,19(1):202-208. （中文核心）

[9]李海,熊升华.小样本火灾图像色彩关联的模糊隶属度识别方法[J].火灾科学(中英文),2024,33(2):83-94.（中文核心）

[10]李海,孙鹏,熊升华,等.三种色彩模式下火灾图像偏色度量化方法研究[J].计算机仿真,2021,38(8):470-477.（中文核心）

[11]李海.一种基于颜色特征互信息量的火灾图像识别方法: 20221 1320911.3[P].2025-06-17.（发明专利）

[12]李海.基于灰色综合关联度的火灾图像模糊隶属度识别方法:202111414904.5 [P].2023-05-26.（发明专利）

[13]李海.一种基于颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法:202210363855.5[P].2023-05-26.（发明专利）

[14]李海.一种基于三种色彩模式的火灾图像偏色度量化方法:202011512225.7 [P].2021-11-16.（发明专利）