一、基础信息
个人简介：
陈信强，男，汉族，1987年12月生，江西南昌人，中共党员，博士毕业于beat365官方网站，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beat365官方网站副教授，博导、硕导。在交通、航海等领域顶级期刊、会议发表论文50余篇，入选2022年度高被引科学家榜单，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。
（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：博士生导师
电子邮箱：chenxinqiang@stu.shmtu.edu.cn
联系电话：(+86)18521317621
（二）教育经历
2020.04-2022.12：复旦大学大气科学与海洋系，博士后（合作导师穆穆院士）
2013.09-2018.06：beat365官方网站商船学院，博士（导师施朝健教授）
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（导师王印海教授）
2010.09-2012.07：beat365官方网站商船学院，硕士（导师吴华锋教授）
（三）工作经历
2022.07-至今：beat365官方网站，副教授，博导
2018.09-2022.06：beat365官方网站，讲师，硕导
2022.9-2023.6：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（导师王印海教授）
（五）社会兼职（如无则删除）
国家自然科学基金评审专家（工程与材料学部）
黑龙江省老员工交通科技大学评审专家（2021）
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）
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 Neural Networks and Learning 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：（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
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
科研团队：智能港口中心
（二）科研项目（如无则删除）
近年来主持的主要科研项目，限填10项。
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. 复杂通航环境干扰下的高精度船舶跟踪机理研究，中国博士后基金，2023，主持
3. 高精度图像航迹数据驱动的船舶智能航行通航态势感知与分析研究， 横向，2022-2023，主持
4. 国家水运安全工程技术研究中心开放基金，横向，2022-2023，主持
5. 江苏省交通运输与安全保障重点建设实验室开放基金，横向，2022-2023，主持
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
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., 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，SCI，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. (SCI).
[3] 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).
[4] 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).
[5] 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).
[6] 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).
[7] 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).
[8] Xinqiang Chen, et al., Augmented Ship Tracking under Occlusion Conditions From Maritime Surveillance Videos [J]. IEEE ACCESS, 2020, 8(1): 42884-42897. (SCI, ESI高被引).
[9] 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 (SCI).
[10] Xinqiang Chen, et al., Pixel-wise Ship Identification from Maritime Images via a Semantic Segmentation Model [J]. IEEE Sensors Journal, 2022, 22(18):18180-18191. (SCI).
（四）代表性专利成果（如无则删除）
代表性专利成果，限填10项。
1.2022年3月30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. 2023年6月1日，“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）
3. 2022年12月1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. 2022年5月26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. 2023年11月10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）
（七）科研获奖情况（如无则删除）
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
