陈龙涛 讲师
南京理工大学博士
研究方向：机器视觉、多目标跟踪等
所属部门：物联网工程专业
电子邮件：[email protected]
个人简历：
1、个人简介
南京理工大学本科及硕博连读毕业，现为华侨大学教师，在国内外相关领域发表学术论文十多篇，曾任TGRS，TIP， SPL，TCSVT等期刊审稿人。主要研究方向为结合深度学习的视觉多目标跟踪、瑕疵检测等，涉及目标检测、目标重识别、数据关联、深度神经网络学习等多个领域。
2、主讲课程
操作系统原理，数字视频处理，算法设计与分析，Scala程序设计，机器视觉，科技文献检索
3、科研项目
2023.7至2026.6, 厦门市自然科学基金青年项目，3502Z202372034，基于图网络数据关联的多目标跟踪算法研究, 5万元，主持
2023.7 泉州市科技局项目，2023N013 ，爬壁清洗机器人的协同定位规划技术研究，10万元，主持
2023年度江苏省无锡市‘太湖人才计划’创业领军人才，主持
2021年度江苏省江阴市‘蟠龙英才’创业领军人才，主持
2021年度江苏省江阴市‘暨阳英才’创业领军人才，主持
2020.10起，华侨大学人才引进启动项目，20BS208，基于多假设理论的数据关联方法及其应用研究，主持
2019.1至2022.12，国家自然科学基金委员会, 面上项目, 基于低管秩结构的张量学习理论与算法研究，参与
2022年度泉州市高层次人才团队(2023CT001)，参与
第三批福建省“创新之星”人才项目，参与
2024年华侨大学本科教育教学改革研究项目（一般项目），HQJGYB2406，“双循环驱动课程思政探索与实践-以“操作系统原理”课程为例，主持
2025年华侨大学课程思政示范课程项目，“数字视频处理”，主持
4、近年部分论著
1、Chen L, Liao G, Shi Y, Lou J, Xu F, Zeng H. Hybrid-Stage Association with Dynamicity Adaptation and Enhanced Cues for Multi-Object Tracking and Segmentation[J]. Pattern Recognition, 2026, 173: 112803.（中科院SCI一区TOP）
2、Chen L, Zheng J, Xu F, Zhu F, Abraham A, Zeng H. Enhancing Few-Shot Marble Slab Surface Defect Detection: A Diffusion Framework with Knowledge Distillation and Semantic Guidance[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2026, 172: 114334.（中科院SCI一区TOP）
3、Chen L, Liao G, Lou J, Xu F, Hu B, Chen L, Zeng H. Dynamicity Adaptation for Multi-Object Tracking and Segmentation: Toward Improved Association Correction[C]//2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2025: 20556-20561.（CCF推荐目录）
4、Chen L, Zheng J, Xu F, Lou J, Zeng H. MSD: Mask-Guided and Semantic-Guided Diffusion-Based Framework for Stone Surface Defect Detection[C]//Computational Visual Media (CVM). Singapore: Springer Nature Singapore, 2025: 412-427.（CCF推荐目录）
5、Zhu G, Liu G, Chen L*, Liao G, Zeng H. Mask-Guided Clothes-Irrelevant and Background-Irrelevant Network with Knowledge Propagation for Cloth-Changing Person Re-Identification[C]//Pattern Recognition and Computer Vision: 7th Chinese Conference, PRCV 2024. Singapore: Springer Nature Singapore, 2025: 229-242.（CCF推荐目录）
6、Chen L, Liao G, Zhu G, Zeng H. Adaptive Data Association for Enhanced Multi-Object Tracking and Segmentation with Pre-Matching and Selective Association[C]//Pattern Recognition: 27th International Conference, ICPR 2024. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025: 254-268.（CCF推荐目录）
7、Chen L, Ren M. Multi-Appearance Segmentation and Extended 0-1 Programming for Dense Small Object Tracking[J]. PLoS ONE, 2018, 13(10): 1-24.
8、Li X, Zong S, Chen L, Lin Q. Accelerating the Diffusion-Based Multi-Focus Image Fusion[C]//2025 IEEE 5th International Conference on Software Engineering and Artificial Intelligence (SEAI). IEEE, 2025: 94-98.
9、Chen L, Lou J, Xu F, Ren M. Grid-Based Multi-Object Tracking with Siamese CNN Based Appearance Edge and Access Region Mechanism[J]. Multimedia Tools and Applications, 2020, 79: 35333-35351.
10、Chen L, Peng X, Ren M. Recurrent Metric Networks and Batch Multiple Hypothesis for Multi-Object Tracking[J]. IEEE Access, 2019, 7: 3093-3105.
11、Wang Y, Huang D, Shi Y, Chen L, Chen L*. Online Multi-Object Tracking with Generalized IoU Gating Mechanism[C]//2022 China Automation Congress (CAC). IEEE, 2022: 3943-3947.
12、Shi Y, Chen D, Chen L, Yang K, Zeng H. Ensemble Clustering Based on Manifold Broad Learning System[C]//2022 China Automation Congress (CAC). IEEE, 2022: 2227-2232.
5、发明专利
1、陈龙涛，廖国兴，曾焕强，等。基于动态自适应和强化特征的多目标跟踪分割方法及系统：中国，ZL202510037837.1 (P). 2025-04-29.
2、陈龙涛，廖国兴，毕俊杰，等。基于多目标跟踪的流行病调查预测方法、装置及可读介质：中国，ZL202311764347.9 (P). 2024-03-12.
3、陈龙涛，朱高峰，刘赣，等。基于掩膜引导双流网络的行人重识别方法及装置：中国，ZL202411282680.0 (P). 2024-12-24.
4、陈龙涛，汪勇衡，曾焕强，等。基于 GIoU 门限机制的在线多目标跟踪方法、设备和存储介质：中国，ZL202211279274.X (P). 2025-08-19.
5、陈龙涛，廖国兴，曾焕强，等。一种多目标跟踪方法、终端设备及存储介质 [P]. 中国: ZL202310306107.8, 2026-01-16.
6、郑锦杰，陈龙涛，曾焕强，等。掩模与语义协同优化扩散模型的石材表面瑕疵检测方法：中国，ZL202510067481.6 (P). 2025-04-22.
7、郭会芹，陈龙涛。一种室内消毒机器人：中国，CN202221844409.8 [U]. 2022-12-16.
6、学术兼职
7、奖励与荣誉
2024年度福建省“科创中国”博士创新站领衔博士
第二届福建省青年科普创新实验暨作品大赛，先进工作者
华侨大学2022-2024 学年优秀班主任
陆军装备部“跨越险阻2016”地面无人系统挑战赛总决赛第三名（团体奖）
陆军装备部“跨越险阻2018”地面无人系统挑战赛总决赛第四名（团体奖）
2022年威尼斯人娱乐场青年教师教学技能竞赛，二等奖