陈信强

发布时间:2020-11-17浏览次数:9259

一、基础信息

个人简介:

陈信强,男,汉族,198712月生,江西南昌人,中共党员,博士毕业于上海海事大学,华盛顿大学环境与市政工程系博士联合培养,复旦大学博士后,现任上海海事大学物流科学与工程研究院副教授,博导、硕导。入选2022年度高被引科学家榜单,担任IET Intelligent Transportation Systems3SCI期刊副主编,交通信息与安全等中文核心期刊青年编委,,近3年主持国家自然科学基金等项目5项,作为骨干成员参与课题10余项。热烈欢迎勤奋好学、有编程基础的同学联系报考硕士、博士。

(一)个人基础信息

性别:男

出生年月:198712

职务:副教授

博硕导:博士生导师

电子邮箱:chenxinqiang@stu.shmtu.edu.cn

(二)教育经历

2020.04-2022.12:复旦大学大气科学与海洋系,博士后

2013.09-2018.06:上海海事大学商船学院,博士

2010.09-2012.07:上海海事大学商船学院,硕士

(三)工作经历

2022.07-至今:上海海事大学物流科学与工程研究院,副教授,博导

2018.09-2022.06:上海海事大学物流科学与工程研究院,讲师,硕导

2022.9-2023.7:同济大学交通运输工程学院,高级访问学者,合作导师孙剑教授

(四)国际交流与合作经历

2015.09-2016.09:华盛顿大学环境与市政工程系,国家留学基金委公派博士联合培养

(五)社会兼职

国家自然科学基金评审专家(工程与材料学部)

黑龙江省大学生交通科技大学评审专家(2021

Journal of Marine Science and Engineering (SCI) 编委

交通信息与安全(CSCD扩展版)青年编委

公路交通科技(CSCD扩展版)青年编委

Journal of Marine Science and Engineering (SCI) 客座编辑(2022

Sustainable HorizonESCI)青年编委

Intelligence & Robotics青年编委

Journal of Advanced Transportation (SCI) 客座编辑(2021

Applied Sciences (SCI) 客座编辑(2020

Sensors (SCI) 客座编辑(2021

Sustainability (SCI) 客座编辑(2020

Frontier Frontiers in Future Transportation 客座编辑(2021

国际交通科技年会Area Editor CICTP 2020-21,并获当年最佳区域编辑)

船舶运输控制系统国家工程研究中心常驻专家(2018-2023

2018年第二届世界交通运输大会水运学部技术委员会委员

国际期刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (SCI) 审稿人

国际期刊IEEE Transactions on Multimedia (SCI) 审稿人

国际期刊Maritime Policy & Management (SCI) 审稿人

二、科学研究

(一)研究领域及科研团队

研究领域:

控制科学与工程/计算机视觉、面向自动化码头的AGV视觉导航与感知

交通运输工程/交通信息工程及控制、船舶自主航行视觉感知、交通大数据挖掘

 科研团队:智能港口中心

(二)科研项目

1. 通航环境混合干扰的船舶图像航迹跟踪研究,国家自然科学基金,2022-2024,主持

2.中国博士后基金

3. 4. 国家水运安全工程技术研究中心开放基金

5. 江苏省交通运输与安全保障重点建设实验室开放基金

6. 内河航运技术湖北省重点实验室开放基金,横向,2022-2023,主持

7. 水上安全通信技术数字化发展研究,横向,2022,主持

 (三)代表性论文成果

[1] Xinqiang Chen, et al., High-Resolution Vehicle Trajectory Extraction and Denoising From Aerial Videos [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 22(5):3190-3202. (ESI高被引,热点论文,1SCI,入选2022年交通运输重大科技成果库).

[2] Xinqiang Chen et al., AI-Empowered Speed Extraction via Port-like Videos for Vehicular Trajectory Analysis [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2023, 24(4): 4541-4552. (1SCI).

[3] Xinqiang Chen et al Personnel trajectory extraction from port-like videos under varied rainy interferences IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pp. 1-13, 2024. (1SCI)

[4] Xinqiang Chen et al., Robust ship tracking via multi-view learning and sparse representation [J]. Journal of Navigation, 2019, 72(1): 176-192. (SCIESI高被引,入选2021年交通运输重大科技成果库).

[5] Xinqiang Chen et al., Ship Detection from Coastal Surveillance Videos via an Ensemble Canny-Gaussian-Morphology Framework [J]. Journal of Navigation, 2021, 74(6): 1252-1266. (SCI, 热点论文).

[6] Xinqiang Chen et al., Ship Type Recognition via a Coarse-to-Fine Cascaded Convolution Neural Network [J]. Journal of Navigation, 2020, 73(4): 813-832. (SCI, ESI高被引).

[7] Xinqiang Chen et al., Traffic flow prediction by an ensemble framework with data denoising and deep learning model [J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2021, 565: 125574. (SCI, ESI高被引).

[8] Xinqiang Chen, et al., Video-Based Detection Infrastructure Enhancement for Automated Ship Recognition and Behavior Analysis [J]. Journal of Advanced Transportation, 2020, 2020: 1-12. (SCI, ESI高被引).

[9] Xinqiang Chen et al.Ship imaging trajectory extraction via an aggerated you only look once (YOLO) model[J] Engineering Applications of Artificial Intelligence, 130(2024): 1-9 (1SCI).

[10] Xinqiang Chen et al., Orientation-aware ship detection via a rotation feature decoupling supported deep learning approach Engineering Applications of Artificial Intelligence, 125(2023), 1-16 (1SCI).

(四)代表性专利成果

1. 2022330日,“A method for evaluating water traffic conditions based on fuzzy rules. 授权号:202200772,国际发明专利授权(第一发明人)

2. 202361日,“Method for intelligently extracting and identifying peoples tracks in different visibility environments. 授权号:LU502830,国际发明专利授权(第一发明人)

3. 2022121日,“Ship imaging trajectory extraction under discontinuous visual interferences. 申请号:202210337,授权国际发明专利(第一发明人)

4. 2022526日,一种车头时距建模方法及一种最小绿灯时间计算方法。申请号:201910461276.2,授权国内发明专利(第一发明人)

5. 20231110日,“Vessel Type Identification Method Using Coarse-To-Fine Cascaded Convolutional Neural Network. 申请号:PCT/CN2019/092016,授权加拿大发明专利(第一发明人)

(五)科研获奖情况

1.  期刊论文“High-Resolution Vehicle Trajectory Extraction and Denoising From Aerial Videos”入选2022年交通运输重大科技成果库

2. 期刊论文“Robust ship tracking via multi-view learning and sparse representation”入选2021年交通运输重大科技成果库

三、教学信息

主讲本科生课程:智能航运技术与管理、

主讲研究生课程:智能交通系统、智能港航图像处理技术






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