一、基础信息
个人简介：
陈信强，男，汉族，1987年12生，江西人，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。入选2022年度、2024年度高被引科学家榜单，担任IET Intelligent Transportation Systems等6个SCI期刊副主编/编委，交通信息与安全等中文核心期刊青年编委，近5年主持国家自然科学基金（面上、青年）等项目9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博士、硕士。
（一）个人基础信息
性别：男
出生年月：1987年12月
职务：副教授
博硕导：博导/硕导
电子邮箱：chenxinqiang@stu.shmtu.edu.cn
联系电话：02138284633
（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
（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）
IET Intelligent Transportation Systems(SCI, 3区) 副主编
Measurement & Control (SCI, 3区) 副主编
Discover Applied Sciences(EI, ESCI) 副主编
Frontiers of Engineering Management特约通讯专家（2025-2027）
Journal of Marine Science and Engineering (SCI，2区) 编委
公路交通科技（北大中文核心期刊）青年编委
交通信息与安全（北大中文核心期刊）青年编委
Sustainable Horizon（ESCI）青年编委
Intelligence & Robotics青年编委
Journal of Advanced Transportation (SCI) 客座编辑（2021）
二、科学研究
（一）研究领域及科研团队
研究领域：（一级学科/二级学科方向、专业类别/专业领域，建议不超过三个，以“；”隔开）
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、智能网联汽车控制与导航
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、航运大模型、交通大数据挖掘
科研团队：智能港口中心
（二）科研项目
近年来主持的主要科研项目，限填10项。
1. 国家自然科学基金面上项目，主持
2. 国家自然科学基金青年项目，主持
3.中国博士后基金，主持
4. 水路交通控制全国重点实验室开放课题，主持
5.绿色物流智能技术重庆市重点实验开放基金（重点项目），主持
6. 国家水运安全工程技术研究中心开放基金，主持
7. 江苏省交通运输与安全保障重点建设实验室开放基金，主持
8. 水上安全通信技术数字化发展研究，主持
（三）代表性论文成果
近年来，以第一作者发表的代表性论文成果，限填10项。
1.期刊类
[1] 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. (1区SCI，ESI高被引)
[2] 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，1区SCI，入选2022年交通运输重大科技成果库).
[3] 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. (1区SCI，ESI高被引).
[4] Xinqiang Chen, et al., Ship imaging trajectory extraction via an aggregated you only look once (YOLO) model Engineering Applications of Artificial Intelligence, 130(2024): 1-9. (1区SCI，ESI高被引).
[5] Xinqiang Chen et al., Autonomous port management based AGV path planning and optimization via an ensemble reinforcement learning framework Ocean & Coastal Management, 251(2024):107087 (1区SCI, ESI高被引、热点论文).
[6] Xinqiang Chen et al., Ship energy consumption analysis and carbon emission exploitation via spatial-temporal maritime data Applied Energy, 2024, 360: 122886 (1区SCI, ESI高被引、热点).
[7] Xinqiang Chen et al., Robust ship tracking via multi-view learning and sparse representation [J]. Journal of Navigation, 2019, 72(1): 176-192. (SCI，ESI高被引，入选2021年交通运输重大科技成果库).
[8] 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).
[9] 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).
[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 (1区SCI).
（四）代表性专利成果
代表性专利成果，限填10项。
1. 2025年6月，“ Ship imaging trajectory tracking and prediction method based on ship heading recognition”授权美国发明专利（第一发明人）
2. 2024年4月，“A METHOD FOR VESSEL TRAFFIC PATTERN RECOGNITION VIA DATA QUALITY CONTROL AND DATA COMPRESSION” 授权美国发明专利（第一发明人）
3. 2023年11月，“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）
4. 2024年5月，一种多目标船舶跟踪方法及系统，授权发明专利（第一发明人）
5. 2023年6月，“Method for intelligently extracting and identifying people’s tracks in different visibility environments”. 授权号：LU502830，国际发明专利授权（第一发明人）
（七）科研获奖情况
代表性科研获奖情况，限填10项。
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
（一）授课信息
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
