张永强科研成果

基本信息 科学研究 论文著作 教学研究&学生培养 研究生招生 最新动向 ... 最新动向 新建主栏目 基本信息 名称 张永强，博士，讲师（师资博后）， 硕士研究生导师，入选“2020全国博士后创新人才计划（博新计划）”，仪器科学与工程学院 电测技术及智能控制研究所。从事人工智能、深度学习/机器学习、计算机视觉等相关科研工作，包括底层视觉任务（图像超分辨、图像去模糊/去雨/去雾等），和一些顶层视觉任务（如物体检测、图像分割等），已发表SCI/EI学术论文20余篇，其中包括多篇国际顶级期刊文章（TNNLS，PR，IJCV等）和多篇人工智能/计算机视觉顶级国际会议文章（CVPR/ICCV/ECCV/Nips/AAAI），发明专利授权11项。主持中国博士后基金创新人才支持计划项目、国家青年自然科学基金、黑龙江省博士后面上资助、黑龙江省自然科学基金联合引导项目、以及多项航空航天项目等研究工作。担任T-PAMI、TNNLS、PR、PRL、SPL等多个期刊，以及CVPR/ICCV/ECCV/AAAI等多个国际会议审稿人。 工作经历 名称 时间 工作经历 2021.5-今 哈尔滨工业大学 仪器科学与工程学院，硕士研究生导师 2020.9-今 哈尔滨工业大学 仪器科学与工程学院，师资博后/讲师 2020.9-今 哈尔滨工业大学 仪器科学与工程学院 1901004班，班主任 2020.7-今 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院，博士后 教育经历 名称 时间 教育经历 2015.9-2020.4 哈尔滨工业大学 仪器科学与工程学院，博士 2013.9-2015.7 哈尔滨工业大学 电气工程及自动化学院，硕士 2009.9-2013.7 哈尔滨理工大学 测控技术与通信工程学院，学士 2017.3-2018.4 King Abdullah University of Science & Technology，VisualComputing Center, Visiting Ph.D. Student 重要荣誉奖励 名称 2023年 获“黑龙江省人工智能学会优秀博士学位论文”一等奖 2023年 获“第十一届全国大学生光电竞赛”优秀指导教师奖 2022年 获“第十届全国大学生光电竞赛”优秀指导教师奖 2022年 获“国家自然科学基金-青年科学基金项目”资助 2021年 获“第九届全国大学生光电竞赛”优秀指导教师奖 2020年 入选“全国博士后创新人才支持计划（博新计划）” 主要任职 名称 IEEE 会员 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI) 审稿人 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IEEE TNNLS) 审稿人 Pattern Recognition (PR) 审稿人 IEEE Signal Processing Letters (IEEE SPL) 审稿人 IEEE Access 审稿人 Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM TIST) 审稿人 Journal of Visual Communication and Image Representation (JVCI) 审稿人 IET Image Processing (IET-IPR) 审稿人 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 审稿人 International Conference in Computer Vision (ICCV) 审稿人 European Conference on Computer Vision (ECCV) 审稿人 AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 审稿人 Asian Conference on Computer Vision (ACCV) 审稿人 Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV) 审稿人 Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV）审稿人 研究领域：人工智能/深度学习、计算机视觉、智能测试 名称 1. 计算机视觉-底层视觉： 图像/视频去噪与超分辨 图像生成与合成 人脸超分辨、人脸增强 图像去雾、图像去雨、图像去灰尘 基于深度学习的图像/视频编解码 2. 计算机视觉-顶层视觉解析： 图像分类、物体（人脸/行人/通用）检测、语义/示例分割 视频中物体检测、视频分类/检测定位 深度学习、弱监督学习、少样本学习、领域自适应 3. 仪器科学与技术-智能测试： 航空/航天系统的测试控制系统研发 智能装配、智能制造、机器人控制技术 科研项目 项目名称 基于领域适配的真实场景物体检测方法研究 项目来源 中国博士后创新人才支持计划项目 开始时间 2020.07 结束时间 2022.07 项目经费 63万元 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 项目名称 多域下基于深度卷积神经网络的物体检测方法研究 项目来源 黑龙江省博士后面上资助 开始时间 2020.12 结束时间 2022.12 项目经费 5万元 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 项目名称 基于深度卷积神经网络的火星表面物体及地形检测方法研究 项目来源 黑龙江省自然科学基金联合引导项目 开始时间 2021.09 结束时间 2023.09 项目经费 10万元 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 项目名称 面向实际应用的真实场景物体检测技术研究 项目来源 国家自然科学基金-青年项目 开始时间 2023.01.01 结束时间 2025.12.31 项目经费 30万元 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 团队成员 名称 丁明理 教授 电测技术及智能控制研究所所长 期刊/会议论文 名称 2023 1. Yongqiang Zhang#, Yin Zhang#, Rui Tian, Zian Zhang, Yancheng Bai, Wangmeng Zuo, Mingli Ding, “ThumbDet: One thumbnail image is enough for object detection", Pattern Recognition, accept, 2023.（SCI，Q1/中科院一区，IF=8.0） 2. Na Dong, Yongqiang Zhang*, Mingli Ding, Yancheng Bai, “Class-incremental object detection", Pattern Recognition, accept, 2023.（SCI，Q1/中科院一区，IF=8.0） 3. Yueyi Zhu, Yongqiang Zhang*, Mingli Ding*, Wangmeng Zuo, “Uncertainty-aware Graph-guided Weakly Supervised Object Detection", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, accept, 2023.（SCI，Q1/中科院一区， IF=8.4） 4. Na Dong, Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Gim Hee Lee, "Boosting Long-tailed Object Detection via Step-wise Learning on Smooth-tail Data", International Conference on Computer Vision 2023, ICCV2023, Paris, France. (Poster) (CCF A类） 5. Na Dong, Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Gim Hee Lee, “Incremental-detr: Incremental few-shot object detection via self-supervised learning", Association for the Advancement of Artificial Intelligence 2023, AAAI2023, 37(1): pp.543-551, Washington DC, USA. (Poster) (CCF A类） 2022 1. Na Dong, Yongqiang Zhang*, Mingli Ding, Shibiao Xu, Yancheng Bai, “One-stage object detection knowledge distillation via adversarial learning”, Applied Intelligence, 2022, 52(4): 4582-4598. （SCI，Q2/中科院二区，IF=5.3） 2. Guanglei Yang, Mingli Ding, Yongqiang Zhang, "Bi-directional class-wise adversaries for unsupervised domain adaptation", Applied Intelligence, 2022, 52(4): 3623-3639. （SCI，Q2/中科院二区， IF=5.3） 2021 1. Na Dong, Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Gim Hee Lee, "Bridging Non Co-occurrence with Unlabeled In-the-wild Data for Incremental Object Detection", Advances in Neural Information Processing Systems 2021, NIPS2021, 34: pp.30492-30503.}, New Orleans, USA. (Poster) (CCF A类） 2. Cong Wang, Mingli Ding*, Yongqiang Zhang*, Lina Wang, “A Single Image Enhancement Technique Using Dark Channel Prior”, Applied Sciences，11(6): 2712，2021.（SCI， Q2/中科院三区， IF=2.838） 2020 1. Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Yancheng Bai, Bernard Ghanem, “KGSNet: Key-point Guided Super-resolution Network for Pedestrian Detection in the Wild”, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，32(5):2251-2265，2020.（SCI， Q1/中科院一区， IF=8.793） 2. Yongqiang Zhang, Yancheng Bai, Mingli Ding, Bernard Ghanem, “Multi-Task Generative Adversarial Network for Detecting Small Objects in the Wild”, International Journal of Computer Vision, vol. 128(6), pp. 1810-1828, 2020.（SCI， Q1/中科院二区， IF=5.698） 3. Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Yancheng Bai, Bernard Ghanem, “Beyond Weakly-supervised: Pseudo Ground Truths Mining for Missing Bounding-boxes Object Detection”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 30(4), pp. 983-997, 2020.（SCI，Q1/中科院二区， IF=4.133） 2019 1. Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Yancheng Bai, Bernard Ghanem, “Detecting Tiny Faces in the Wild Based on Generative Adversarial Network and Contextual Information”, Pattern Recognition, vol. 94, pp. 74-86, 2019.（SCI， Q1/中科院一区， IF=7.196） 2. Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Yancheng Bai, Bernard Ghanem, “Learning a strong detector for action localization in videos”, Pattern Recognition Letters, vol. 128, pp. 407-413, 2019.（SCI，Q2/中科院三区， IF=3.255） 2018 1. Yongqiang Zhang, Yancheng Bai, Mingli Ding, Yongqiang Li, Bernard Ghanem, “Weakly-supervised Object Detection via Mining Pseudo Ground Truth Bounding-boxes”, Pattern Recognition, vol. 84, pp. 68–81, 2018.（SCI， Q1/中科院一区， IF=7.196) 2. Yongqiang Zhang, Yancheng Bai, Mingli Ding, Yongqiang Li, Bernard Ghanem, “W2F: A WeaklySupervised to Fully-Supervised Framework for Object Detection”, Computer Vision and Pattern Recognition 2018, CVPR2018, pp. 928–936, Salt Lake City, USA. (Poster)（CCF A 类，计算机视觉/人工智能领域三大顶会之一，录取率 21%） 3. Yancheng Bai*, Yongqiang Zhang*, Mingli Ding, Bernard Ghanem, “SOD-MTGAN: Small Object Detection via Multi-Task Generative Adversarial Network”, European conference on computer vision 2018, ECCV2018, pp. 206-221, Munich, Germany. (* Co-first author) (Poster)（CCF A 类，计算机视觉/人工智能领域三大顶会之一，录取率 23%） 4. Yancheng Bai, Yongqiang Zhang, Mingli Ding, Bernard Ghanem, “Finding Tiny Faces in the Wild with Generative Adversarial Network”, Computer Vision and Pattern Recognition 2018, CVPR2018, pp. 21-30, Salt Lake City, USA. (Oral)（CCF A 类，计算机视觉/人工智能领域三大顶会之一，录取率 7%） 发明专利 名称 1. 张永强，丁明理，李贤，杨光磊，董娜，朱月熠，白延成。一种基于多任务生成对抗网络的真实场景小物体检测方法。专利号：ZL20180842331.8（发明专利，已受权） 2. 张永强，丁明理，白延成，李贤，杨光磊，董娜。一种真实场景下的基于深度学习的人脸识别方法。专利号： ZL201810119263.2（发明专利，已授权） 3. 张永强，丁明理，李贤，杨光磊，董娜。一种基于伪真值自适应法的弱监督物体检测方法。专利号： ZL201711066445.X（发明专利，已授权） 4. 张永强，丁明理，李贤，杨光磊，董娜。一种基于伪真值搜寻法的弱监督物体检测方法。专利号： ZL201711065776.1（发明专利，已授权） 5. 张永强，丁明理，李贤，杨光磊，董娜。一种基于深度学习层级间特征融合的多尺度小物体检测方法。专利号： ZL201710551916.X（发明专利，已授权） 6. 张永强，丁明理，李贤，杨光磊，董娜，朱月熠，王莉娜，白延成。一种基于身体关键点监督的真实场景遮挡行人检测网络及检测方法。专利号： CN201910063662.6（发明专利，已授权） 7. 张永强，丁明理，李贤，杨光磊，董娜，朱月熠，王莉娜，白延成。一种基于身体关键点监督的真实场景行人小目标检测网络及检测方法。专利号： CN201910063682.3（发明专利，已受理） 8. 张永强，丁明理，白延成，李贤，杨光磊，董娜。一种基于生成对抗网络的微小人脸识别方法。专利号： CN201810119264.7（发明专利，已授权） 9. 张永强，丁明理，田瑞，张印，张子安，张漫。一种基于周围区域感知与关联的弱监督物体检测方法。专利号：ZL202211066364.0（发明专利，已授权） 10. 张永强，丁明理，张印，田瑞，张子安，张漫。一种基于退化网络特征学习的压缩图像目标检测方法。专利号：CN202211105275.2（发明专利，已受理） 11. 张永强，丁明理，张子安，张印，田瑞，王骢。一种基于缩略表示的快速人体姿态估计方法。专利号：CN202211184075.0（发明专利，已受理） 12. 张永强，丁明理，张印，田瑞，张子安，王骢。基于深度卷积神经网络的火星图像超分辨方法。专利号：ZL202210055110.2（发明专利，已授权） 13. 张永强，丁明理，田瑞，张印，张子安，王骢。基于在线学习的多事例弱监督火星表面形态检测方法。专利号：ZL202210072417.3（发明专利，已授权） 14. 张永强，丁明理，张子安，张印，田瑞，王骢。基于生成对抗网络的火星图像增广方法。专利号：ZL202210043031.X（发明专利，已授权） 讲授课程 名称 大三专业核心课《数字信号处理》 学生培养 名称 1. 本科生竞赛指导： 2021年，第九届全国大学生光电竞赛，东北赛区一等奖1项，黑龙江省一等奖1项。 2022年，第十届全国大学生光电竞赛，东北赛区一等奖1项，黑龙江省一等奖1项。 2023年，第十一届全国大学生光电竞赛，国家二等奖1项，东北赛区一等奖1项，黑龙江省一等奖1项。 2. 大一年度项目学习 2021年，3组获立项 2022年，4组获立项（其中1组获二等奖） 硕博招生 名称 课题组长期招收硕博研究生，硕士生5-6名/年，博士生1-2名/年。 主要研究方向（一）：基于深度学习/人工智能的顶层图像/视频理解任务，如分类，识别，检测等； 主要研究方向（二）：基于深度学习/人工智能的底层图像/视频处理任务，如去噪，超分，图像生成等； 主要研究方向（三）：武器装备/卫星系统的测试控制系统研发、航天重要模拟器/等效器研发。 欢迎来电来函（zhangyongqiang@hit.edu.cn）交流，期待你的加入！ 个人新闻 新闻标题 获“黑龙江人工智能学会优秀博士学位论文一等奖” 发布时间 2023.11.01 新闻标题 获“国家自然科学基金-青年科学基金项目”资助 发布时间 2022.09.08 新闻标题 获”黑龙江省自然科学基金联合引导项目“资助 发布时间 2021.08.01 新闻标题 通过“2021年度硕士生导师遴选“ 发布时间 2021.05.11 新闻标题 获“黑龙江省博士后面上项目”资助 发布时间 2020.12.08 新闻标题 入选“2020全国博士后创新人才计划（博新计划）” 发布时间 2020.06.26