科研项目：
[1]主持，接触轨空间形位参数测量系统软件开发，企业委托 (编号: (18)GP-011)，结题。
[2]主研，振动与视觉融合表征轨道病害的动态诊断方法与理论研究，国家自然科学基金(编号: 51975347)，2020.01-2023.12，在研。
[3]主研，上海市科委地方院校能力建设项目（22010501600），轨道车辆牵引电机轴承状态零碳感知设备研制及产业化应用，2022.03-2025.02，在研。
[4]主研，国家自然科学基金面上项目（51478258），高速铁路轨道结构性能参数动态诊断的反演理论与方法,2015.01-2018.12，结题。
[5]主研，国家自然科学基金青年科学基金项目（51405287），轨道沉降的连续运动测量理论与方法研究，结题。
[6]主研，上海市科委地方院校能力建设项目（18030501300 ），轨道扣件状态快速检测识别系统研究,2018.06-2021.12，结题。
[7]主研，上海市科委地方院校能力建设项目（08220511000），基于图像处理的轨道状态检测技术及方法研究，2008.12-2010.01，结题。
[8]主研，上海市科委地方院校能力建设项目（13510501300），基于多传感信息融合的轨道状态运动检测关键技术研究，2013.16-2016.12，结题。

科研论文：
[1]Ji Wang, Liming Li*, Shubin Zheng, et al. A Detection Method of Bolts on Axlebox Cover Based on Cascade Deep Convolutional Neural Network[J]. Computer Modeling in Engineering & Sciences, 2022,(2022):1-35(SCI)
DOI: 10.32604/cmes.2022.022143
[2] Liming Li*, Shubin Zheng, Chenxi Wang, et al. Crack Detection Method of Sleeper Based on Cascade Convolutional Neural Network[J]. Journal of Advanced Transportation, 2022,(2022):1-14(SCI)
https://doi.org/10.1155/2022/7851562
[3]Danyang Zheng, Liming Li*, Shubin Zheng, et al. A Defect Detection Method for Rail Surface and Fasteners Based on Deep Convolutional Neural Network[J].
Computational Intelligence and Neuroscience,2021,(2021):1-15（SCI）https://doi.org/10.1155/2021/2565500
[4]Liming Li*, Shuguang Zhao, Rui Sun, et al. AFI-Net: Attention-Guided Feature Integration Network for RGBD Saliency Detection[J]. Computational Intelligence and Neuroscience,2021,(2021):1-10（SCI）
https://doi.org/10.1155/2021/8861446
[5]Liming Li* , Rui Sun, Shuguang Zhao, et al. Semantic-Segmentation-Based Rail Fastener State Recognition Algorithm[J].Mathematical Problems in Engineering , 2021,(2021):1-15（SCI）
https://doi.org/10.1155/2021/8956164
[6]Li liming*, Chai xiaodong, Zhao shugguang, et al. Saliency Optimization and Integration Via Iterative Bootstrap Learning[J]. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2018,32(9): 1859016.1-1859016.18（SCI）
[7]汪晨曦,李立明*,柴晓冬,等.基于级联卷积神经网络的轨枕裂纹识别方法研究[J/OL]．铁道科学与工程学报.https://doi.org/10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20210621（北大核心、CSCD、EI、卓越期刊）
[8]张晓宇,李立明*,柴晓冬,等,基于级联网络的钢轨顶面缺陷检测方法研究[J].铁道标准设计,2022,67(3):1-8 (北大核心)
[9]郑丹阳, 李立明*,孙睿,等.基于深度边缘特征的轨道扣件状态检测方法[J].铁道建筑,2021,61(4):138-142(北大核心)
[10]李立明*,李建光,顾家泉,等.轨道交通信号系统升级改造期间新旧系统倒接方式及应用分析[J].城市轨道交通研究,2020,23(09):22-26(北大核心)
[11]李立明*,柴晓冬,郑树彬.于径向基函数神经网络的轨道交通车辆振动状态预测[J].城市轨道交通研究.2017,20(12):18-21(北大核心)
[12]李立明*,柴晓冬,郑树彬.“背对式”双目视觉系统定标方法研究[J]. 城市轨道交通研究. 2013,16(1)：34-27(北大核心)
[13]李立明*,朱文发,柴晓冬,等.基于LabView的模拟列车控制系统[J]. 城市轨道交通研究. 2012,15(7):53-55(北大核心)
[14]李立明*,柴晓冬,郑树彬.基于RGB颜色模型的轨道轮廓识别算法[J].传感器与微系统,2012,(31):142-144(北大核心,CSCD)
发明专利：
[1]李立明; 柴晓冬; 郑树彬; 陈兴杰; 张国富; 封硕; 孙睿。一种接触轨几何参数检测系统及检测方法。授权号：CN110425977B
[2]郑树彬;李立明;李鹏程;柴晓冬;张磊。一种基于视觉及惯性信息融合的轨道空间线形测量方法，授权号：CN106052584B
[3]郑树彬;柴晓冬;安小雪;李立明;许晓伟;刘新厂;蒋啟榛。基于动态模板的钢轨磨耗测量方法。授权号：CN102749061B
[4]朱文发;张文静;柴晓冬;李立明;范国鹏;张辉。一种用于高铁箱梁裂缝自动化检测的相机阵列式成像方法。授权号：CN113358659B

获奖：
[1]2019年，多维立体交通科普展示，上海市科学技术普及奖，二等奖
[2]2017年，视觉与惯性融合的轨道几何状态测量关键技术，上海市科技进步奖三等奖
[3] 2017年入选教育部“全国万名优秀创新创业导师人才库”
[4] 2016年第十一届中国研究生电子设计竞赛优秀指导教师
[5] 2015年校“优秀教育工作者”
指导学生获得奖励：
[1] 2021、2022年硕士研究生国家奖学金
[2]“华为杯”第十七届全国研究生数学建模竞赛“二等奖”
[3]“兆易创新杯”第十六届全国研究生电子设计大赛上海赛区二等奖
[4]“华为杯”第十一届中国研究生电子设计大赛华东赛区一等奖