姓名：陈信强

性别：男

邮箱：xqchen@shmtu.edu.cn

学位/职称：博士/讲师

出生年月： 1987 年12月

学科专业：交通运输（轨道交通运输、道路交通运输）

讲授课程：

研究生课程：智能港口图像处理技术，智能交通系统概论

研究方向：交通环境智能感知与理解、交通大数据建模与分析、无人车/船视觉导航

出版著作及代表性论文：

[1] Xinqiang Chen, Zhibin Li, Yongsheng Yang, et al. (2021). "High-Resolution Vehicle Trajectory Extraction and Denoising from Aerial Videos" IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 22(5): 3190-3202. (ESI高被引，热点论文，SCI).

[2] Xinqiang Chen, Shengzheng Wang, Chaojian Shi, et al. (2019). "Robust ship tracking via multi-view learning and sparse representation", Journal of Navigation, 72(1), 176-192. (SCI，ESI高被引，入选2021年交通运输重大科技成果库).

[3] Xinqiang Chen, Yongsheng Yang, Shengzheng Wang, et al. (2020). "Ship Type Recognition via a Coarse-to-Fine Cascaded Convolution Neural Network", Journal of Navigation, 73(4), 813-832. (SCI, ESI高被引).

[4] Xinqiang Chen, Huixing Chen, Yongsheng Yang, et al. (2021). " Traffic flow prediction by an ensemble framework with data denoising and deep learning model" Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 565(2021), 1-11. (SCI, ESI高被引).

[5] Xinqiang Chen, Lei Qi, Yongsheng Yang, et al. (2020). "Video-based Detection Infrastructure Enhancement for Automated Ship Recognition and Behavior Analysis", Journal of Advanced Transportation, 2020, 1-12 (SCI, ESI高被引).

[6] Xinqiang Chen, Xueqian Xu, Yongsheng Yang, et al. (2020). "Augmented Ship Tracking under Occlusion Conditions from Maritime Surveillance Videos" IEEE ACCESS, 8(1), 42884-42897. (SCI, ESI高被引).

[7] Xinqiang Chen, Zichuang Wang, Qiaozhi Hua, et al. " AI-Empowered Speed Extraction via Port-like Videos for Vehicular Trajectory Analysis " IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 1-12, DOI:10.1109/TITS.2022.3167650 (SCI).

[8] Xinqiang Chen, Jun Lin, Yongsheng Yang, et al. (2021). "Ship Detection from Coastal Surveillance Videos via an Ensemble Canny-Gaussian-Morphology Framework" Journal of Navigation, 74(6): 1252-1266. (SCI).

[9] Xinqiang Chen, Xueqian Xu, Yongsheng Yang, et al. (2021). "Visual Ship Tracking via a Hybrid Kernelized Correlation Filter and Anomaly Cleansing Framework" Applied Ocean Research, 106(2021), 1-10. (SCI).

[10] Xinqiang Chen, Shubo Wu, Chaojian Shi, et al. (2020). " Sensing Data Supported Traffic Flow Prediction via Denoising Schemes and ANN: A Comparison" IEEE Sensors Journal, 20(23), 14317-14328. (SCI).

[11] Xinqiang Chen, Jun Ling, Yongsheng Yang, et al. (2020). "Ship Trajectory Reconstruction from AIS Sensory Data via Data Quality Control and Prediction" Mathematical Problems in Engineering, 1-9. (SCI).

[12] Xinqiang Chen, Zhibin Li, Yinhai Wang, et al. (2018). "Anomaly Detection and Cleaning of Highway Elevation Data from Google Earth Using Ensemble Empirical Mode Decomposition", Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 144(5), 1-14. (SCI).

[13] Xinqiang Chen, Zhibin Li, Yinhai Wang, et al. (2017). "Evaluating the impacts of grades on vehicular speeds on interstate highways", PloS one, 12(9), 1-15. (SCI).

[14] 陈信强，史飞翔，王梓创等. "基于模糊逻辑方法的多船会遇安全态势评估 " 广西大学学报(自然科学版), (北大核心, 录用).

[15] 陈信强，徐祥龙，彭静等. "基于Douglas-Peucker和Quick Bundles算法的水上交通模式识别 "上海海事大学学报, (北大核心, 录用).

[16] 陈信强，郑金彪，凌峻等 (2022). "基于异步交互聚合方法的港船人员异常行为识别 " 交通信息与安全, 40(2): 22-29 (北大核心，CSCD).

[17] 陈信强, 凌峻, 齐雷等(2021). "多特征融合和尺度变化估计的船舶跟踪方法"，计算机工程与应用, 57(13), 246-250 (北大核心，CSCD扩展).

主持承担科研项目及经费：

[1] 国家自然科学基金：通航环境混合干扰的船舶图像航迹跟踪研究，项目编号：52102397，2022.1-2024.12，30万元，主持，在研。

[2] 校级国际专利培育基金：一种级联式由粗到精的卷积神经网络船舶类型识别方法（PCT），2019-2020，6万，主持，已结题。

[3] 上海市教委：上海高校青年教师培养资助计划，2019.1-2020.12，4万，主持，已结题。

[4] 国家自然科学基金：事故信息不完备环境下水上交通救援资源调控研究，项目编号：52072237，2021.1-2024.12，60万元，主要参与人，在研。

[5] 国家自然科学基金：基于动态自适应成簇的海洋传感网智能数据预测与重构，项目编号：52071200，2021.1-2024.12，58万元，主要参与人，在研。

科研成果（获奖、专利、版权、著作权、外观设计等）：

获奖：l 国际交通科技年会CICTP 2020-21最佳区域编辑

l  第十三届全国交通运输领域青年学术会议优秀论文（10%）

l     SSCI国际期刊 Maritime Policy & Management杰出审稿人.

l     SCI国际期刊 Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences 杰出审稿人.

专利：

[1] 国际发明专利： A method for evaluating water traffic conditions based on fuzzy rules, 202200772，2022，授权.

[2] 发明专利： 一种车头时距建模方法及一种最小绿灯时间计算方法, 201910461276.2，2019，授权.

[3] 发明专利： 面向港航环境下的工作人员异常行为识别方法, 202210006996.1，2022.