崔建勋

基本信息 科研项目 学术成果 教育教学 招生信息 新建主栏目 基本信息 名称 1、总体介绍 崔建勋，哈尔滨工业大学 交通科学与工程学院 副教授，硕导，主要从事人工智能与智能交通、自动驾驶领域的交叉研究。代表性研究方向包括： （1）智能交通 （2）自动驾驶多模态感知 （3）自动驾驶仿真与测试 （4）大模型赋能端到端自动驾驶 2、教育经历 [1] 2000-2004 哈尔滨工业大学 本科 [2] 2004-2006 哈尔滨工业大学 硕士 [3] 2007-2010 哈尔滨工业大学 博士 3、工作经历 [1] 2013-2015 哈尔滨工业大学 交通学院 讲师 [2] 2011-2012 美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）访问学者 [3] 2016-至今 哈尔滨工业大学 交通学院 副教授 4、社会兼职及荣誉称号 [1] 2024-至今 工信部智能网联汽车检测中心委员会 委员 [2] 2024-至今 工信部智能网联汽车检测中心委员会 AI工作组 组长 [3] 2023-至今 黑龙江省高层次人才（E类） [4] 2021-至今 重庆市智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展（“双智”）评审专家 [5] 2023-至今 黑龙江省应急管理专家 科研项目 项目名称 基于仿生机器狗的堤防险情巡查成套技术装备 项目来源 国家应急管理部揭榜挂帅项目 开始时间 2022.01 结束时间 2023.12 项目经费 担任角色 参与 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 项目名称 云加速自动驾驶全栈闭环虚拟仿真测试平台 项目来源 国家工信部人工智能产业创新揭榜挂帅项目 开始时间 2022.01 结束时间 2023.12 项目经费 担任角色 参与 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MWORKS平台的****自动驾驶仿真场景工具箱研制 项目来源 国家重大专项子课题 开始时间 2022.11 结束时间 2024.12 项目经费 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 支持多核并行强实时调度的工业机器人智能操作系统内核研制 项目来源 国家重点研发计划课题 开始时间 2022．11 结束时间 2025.11 项目经费 担任角色 参与 项目类别 纵向项目 项目状态 进行中 简单介绍 项目名称 基于时空相关性深度表征学习的交通状态短期预测研究 项目来源 黑龙江省自然科学基金联合引导项目 开始时间 2021.07 结束时间 2024.07 项目经费 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 多源道路交通状态数据分布式交互处理 项目来源 国家863课题 开始时间 2012.01 结束时间 2014.12 项目经费 担任角色 参与 项目类别 纵向项目 项目状态 完成 简单介绍 项目名称 出租车GPS轨迹数据挖掘关键技术研发 项目来源 黑龙江省交通运输厅重点科技项目 开始时间 2013.01 结束时间 2015.12 项目经费 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 完成 简单介绍 项目名称 面向节能减排的出租车电召平台关键技术研发 项目来源 黑龙江省交通运输厅重点科技项目 开始时间 2014.01 结束时间 2014.12 项目经费 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 完成 简单介绍 项目名称 物联网背景下基于Multi-Agent的道路交通需求建模与仿真研究 项目来源 国家自然科学基金青年项目 开始时间 2013.01 结束时间 2015.12 项目经费 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 完成 简单介绍 项目名称 电动汽车分时租赁系统设施选址及动态车辆调度 项目来源 国家自然科学基金应急管理项目 开始时间 2018.01 结束时间 2018.12 项目经费 担任角色 负责 项目类别 纵向项目 项目状态 完成 简单介绍 出版物 出版物名称 基于深度学习的道路短期交通状态时空序列预测 作者 崔建勋，曲明成，杨海强，张瞫， 邓军 出版时间 2022.03 出版社 北京：电子工业出版社 简单介绍 出版物名称 寒冷地区高速公路交通安全评价理论与实践 作者 胡晓伟, 王健, 崔建勋 出版时间 2017.11 出版社 北京：人民交通出版社 简单介绍 出版物名称 Semantic Annotation of Mobile Phone Data Using Machine Learning Algorithms. Book chapter of “Smartphones from an Applied Research Perspective 作者 Feng Liu, JianXun Cui, Davy Janssens, Geert Wets and Mario Cools 出版时间 2017 出版社 INTECH 简单介绍 出版物名称 道路交通应急区域疏散管理理论、方法与实践 作者 安实, 崔建勋,崔娜 出版时间 2014.05 出版社 北京：科学出版社 简单介绍 专利 专利名称 面向节油的基于车联网的车辆轨迹平滑控制方法 专利号 ZL 201610264789.0. 发明人 崔建勋,？姚焓东,？安实,？李勇,？王健. 申请时间 专利类别 发明 简单介绍 专利名称 一种基于分层强化学习的自动驾驶车辆换道决策控制方法 专利号 ZL 202111339265.0 发明人 崔建勋 ，慈玉生，要甲，姜慧夫，曲明成 申请时间 专利类别 简单介绍 专利名称 一种基于对抗生成模仿学习的自动驾驶控制方法 专利号 ZL 20210954992.1. 发明人 崔建勋，曲明成. 申请时间 专利类别 发明 简单介绍 专利名称 一种基于多维奖励架构深度Q学习的自动驾驶决策方法 专利号 ZL 20210956262.5. 发明人 崔建勋，张瞫，刘昕. 申请时间 专利类别 发明 简单介绍 专利名称 自动与人工混合驾驶场景下的智能车辆横向控制方法 专利号 ZL 2022 1 0563712.9 发明人 崔建勋,曲明成,徐培刚,李博文,刘昕 申请时间 专利类别 发明 简单介绍 奖项成果 奖项名称 大范围路网公交运行精准感知与车路协同管控关键技术及应用 获奖时间 2021.12 完成人 于滨、丁川、崔建勋等 所获奖项 中国商业联合会科学技术进步奖（一等） 简单介绍 奖项名称 数据驱动的客运交通系统资源配置优化及安全研究 获奖时间 2019.10 完成人 冯树民、慈玉生、崔建勋 所获奖项 黑龙江省科学技术奖（自然类二等） 简单介绍 奖项名称 冰雪灾害期道路交通应急保障机制与管理策略研究 获奖时间 2013.02.28 完成人 安实，王健，谢秉磊，崔建勋，胡晓伟 所获奖项 黑龙江省社会科学优秀成果奖（一等奖） 简单介绍 期刊会议论文 论文标题 Dual Attentional Transformer for Video Visual Relation Prediction 作者 Mingcheng Qu, Ganlin Deng, Donglin Di, Jianxun Cui, Tonghua Su 发表时间 2023.06 期刊名称 Neurocomputing 期卷 简单介绍 论文标题 An Improved Multi-Object Tracking Algorithm for Autonomous Driving based on DeepSORT. 作者 Xin Zhou, Jianxun Cui *, Mingcheng Qu 发表时间 2022.09 期刊名称 IEEE the 7th International Conference on Intelligent Transportation Engineering (ICITE) 期卷 简单介绍 论文标题 An Integrated Lateral and Longitudinal Decision-Making Model for Autonomous Driving Based on Deep Reinforcement Learning 作者 Jianxun Cui, Boyuan Zhao and Mingcheng Qu 发表时间 2023.04 期刊名称 Journal of Advanced Transportation 期卷 Article ID: 1513008 简单介绍 论文标题 Video Visual Relation Detection via 3D Convolutional Neural Network 作者 Mingcheng Qu, Jianxun Cui, Tonghua Su, Ganlin Deng and Wenkai Shao 发表时间 2022.10 期刊名称 IEEE Access 期卷 2022,10: 23748- 23756 简单介绍 论文标题 Illation of Video Visual Relation Detection Based on Graph Neural Network 作者 M. Qu, J. Cui, Y. Nie and T. Su 发表时间 2021.09 期刊名称 IEEE Access 期卷 简单介绍 论文标题 Region-Level Traffic Prediction Based on Temporal Multi-Spatial Dependence Graph Convolutional Network from GPS Data 作者 Haiqiang Yang , Xinming Zhang, Zihan Li,Jianxun Cui * 发表时间 2022 期刊名称 Remote Sensing 期卷 14(2):303 简单介绍 论文标题 Reliable design of an integrated supply chain with expedited shipments under disruption risks 作者 Jianxun Cui, Meng Zhao, Xiaopeng Li, Mohsen Parsafard, Shi An 发表时间 2016 期刊名称 Transportation Research Part E 期卷 简单介绍 论文标题 Detecting urban road network accessibility problems using taxi GPS data 作者 Cui, J.X., Liu, F.*, Janssens, D., An S., Wets, G., & Cools, M. 发表时间 2016 期刊名称 期卷 Journal of Transport Geography 简单介绍 论文标题 Identifying mismatch between urban travel demand and transport network services using GPS data: A case study in the fast growing Chinese city of Harbin 作者 Cui, J.X., Liu, F.*, Hu, J., Janssens, D., Wets, G., & Cools, M. 发表时间 2016 期刊名称 Neurocomputing 期卷 简单介绍 论文标题 A trajectory smoothing method at signalized intersection based on individualized variable speed limits with location optimization. 作者 Handong Yao, Jianxun Cui, Xiaopeng Li, Yu Wang, Shi An 发表时间 2018 期刊名称 Transportation Research Part D: Transport and Environment 期卷 简单介绍 论文标题 A Simulation-Based Optimization Model for Infrastructure Planning for Electric Autonomous Vehicle Sharing 作者 Zhao, D., Li, X. & Cui, J. 发表时间 2019 期刊名称 Computer-aided Civil and Infrastructure Engineering 期卷 简单介绍 本科专业核心课 名称 《交通数据处理方法》专业核心课 64学时。 课程主要讲授各种机器学习模型和算法（包括SVM, Linear Regression, Logistic Regression, KNN,Kmeans, Artificial Neuro Network, pca, Decision Tree, Random Forest, Adaboost XGBOOST等）的基本原理，并结合交通流预测、交通状态识别、交通异常检测、交通图像识别等具体实践问题，采用Python（包括Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Matplotlib、Seaborn）软件，指导学生动手编程。 本科创新研修课 名称 《自动驾驶核心技术前沿》 16学时。 课程重点涵盖：1）自动驾驶技术起源、现状及趋势；2）自动驾驶前沿科技企业及其相关科技发展布局；3）自动驾驶定位核心技术（包括GNSS、RTK、IMU、高精度地图、5G基站等定位及其融合技术）；4）自动驾驶感知核心技术（包括基于LIDAR的SLAM、基于视觉的SLAM、信号灯/车道线/交通标志等视觉感知、交通目标追踪、交通参与者轨迹预测等）；5）自动驾驶规划决策核心技术（包括基于强化学习、模仿学习、逆强化学习的轨迹优化和运动规划、A*算法等）；6）自动驾驶控制核心技术（包括速度控制、油门控制、脚踏板控制、最优控制、鲁棒控制、强化学习控制等）；7）自动驾驶技术的仿真测试与验证（包括软件在环、硬件在环、车辆在环和驾驶员在环）；8）百度Apollo自动驾驶开源平台介绍及二次开发软硬件一体化平台介绍。 研究生学位课 名称 《深度学习与道路交通》 32学时。 课程主要讲授各种深度习模型和算法（包括FNN, CNN, RNN(LSTM,GRU), DRL, GAN,GNN等）的基本原理，并结合时空交通状态预测、交通视频图像识别、交通视频目标追踪、视频预测等具体实践问题，采用Pytorch软件，指导学生动手编程。 招生意向 名称 本人每年招收多名硕士研究生。 1、意向： 本人科研偏向AI、控制、视觉等方法论+交通和车辆的跨学科交叉研究，研究方向主要涉及： （1）短时交通状态时空预测（时空数据挖掘领域） （2）自动驾驶感知（多视角视觉融合与多模态感知融合、车车、车路协同感知等）； （3）自动驾驶决策与规控（深度学习、模仿学习、强化学习、MARL等方法论与自动驾驶决策、规控问题的结合） （4）自动驾驶仿真测试及工业软件开发（侧重基于真实驾驶数据的自然驾驶环境重构与安全测试加速仿真） 2、要求： [1] 对机器学习、深度学习、控制理论等有一定的基础优先考虑； [2] 数学建模思维、编程能力强优先考虑； [3] 一颗上进的心、远大的目标、踏实的脚步以及相对稳定的情绪。