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齐强

职称: 特聘副教授
公司: bevictor1946韦德官网
电子邮箱: qiangq@qust.edu.cn
个人主页:https://qiang-qi.github.io/
  • 基本信息

  • 项目

  • 获奖

  • 论文

  • 专利

  • 课程

  • 教材或专著

  • 基本信息
    姓名:  齐强                              最高学位:博士                              入职科大时间:2024.03          
    主要研究方向:人工智能、计算机视觉、深度学习、机器学习、目标检测、自动驾驶                   导师类别:硕士生导师          
    国内外重要学术组织任职:中国计算机学会会员;IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)、IEEE Transactions on Intelligent Transportation System (TITS)、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(TCSVT)、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(TGRS)、IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)、European Conference on Computer Vision (ECCV)、AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 等国际期刊和会议审稿人。
    其他情况简介:

    以第一作者身份在国际权威期刊和会议,如International Journal of Computer Vision (IJCV)、IEEE Transactions on Image Processing (TIP)、Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)、AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)、IEEE Transactions on Multimedia (TMM)、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT)、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS)上发表了多篇具有代表性的研究成果。

    招生情况:2026年拟招收6-7名硕士研究生。欢迎对我的研究方向感兴趣的同学与我联系(请直接邮件联系)。

    写给员工的话:目前课题组涉及理论问题研究(纵向项目)和一些实际工程应用(横向项目),十分欢迎学习态度认真、动手能力好、团队意识强的同学加入课题组。我希望我的员工和我一起努力做出一流水平的研究,并写出高质量的学术论文(我希望我的员工研究生阶段大部分精力放在科研上面,只是为了混学历、混日子、热衷各种其他非学术活动的员工可能不太适合我们课题组),也特别鼓励我的员工(我也会尽我最大努力帮助我的员工)在毕业后读硕士或博士、到高校/公司/研究院从事技术和算法研发工作。

    算力资源:目前课题组和公司拥有 Nvidia RTX Pro 6000、 Nvidia A100、Nvidia A10、Nvidia RTX 3090 等GPU,同时从 AutoDL 购买在线算力作为缓冲算力资源池。

    学习研究经历:
    2019/09-2023/12:厦门大学,计算机科学与技术系,博士
    2015/09-2018/06:中国海洋大学,计算机科学与技术系,硕士
  • 项目
    [1]国家级,国家自然科学基金青年基金,2026年1月-2028年12月,在研,主持
    [2]省部级,山东省自然科学基金青年基金,2025年1月-2027年12月,在研,主持
    [3]开放课题,低空飞行智能服务保障山东省工程研究中心项目,2024年8月-2027年7月,在研,主持
    [4]省部级,福厦泉国家自主创新示范区数据安全与视觉分析核心技术研究协同创新平台项目(3502ZCQXT2022008),2023年1月-2024年12月,结题,技术骨干
    [5]之江实验室,面向复杂异构数据的联邦学习方法研究(2021KB0AB03),2021年1月-2022年12月,结题,技术骨干
    [6]厦门大学董事长基金,面向非独立同分布长尾数据的联邦学习方法研究(20720210099),2021年1月-2022年12月,结题,技术骨干
  • 获奖
  • 论文
    [1]Q. Qi, Z. Qiu, Y. Yan, Y. Lu, and H. Wang. IMC-Det: Intra–Inter Modality Contrastive Learning for Video Object Detection. International Journal of Computer Vision (IJCV), 2025, 133: 890-909. (国际顶级期刊、CCF A 类期刊、JCR Q1期刊,Impact Factor: 15.5)
    [2]Q. Qi, T. Hou, Y. Lu, Y. Yan, and H. Wang. DGRNet: A Dual-Level Graph Relation Network for Video Object Detection. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2023, 32: 4128-4141. (国际顶级期刊,CCF A 类期刊,JCR Q1 /中科院一区 Top 期刊,Impact Factor: 13.7)
    [3]Q. Qi, H. Wang, Y. Yan, and X. Li. DGC-Net: Dynamic Graph Contrastive Network for Video Object Detection. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2025, 34: 2269-2284. (国际顶级期刊,CCF A 类期刊,JCR Q1 /中科院一区 Top 期刊,Impact Factor: 13.7)
    [4]Q. Qi, and X. Wang. TGBFormer: Transformer-GraphFormer Blender Network for Video Object Detection, the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 6559-6567, 2025. (国际顶级会议,CCF A 类会议)
    [5]Q. Qi, W. Shang, X. Wang, Y. Liang and S. Lin. MSTDiff: Multiscale-Aware Transformer Diffusion Network for Video Object Detection, the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2026. (国际顶级会议,CCF A 类会议)
    [6]Q. Qi, Y. Yan, and H. Wang. Class-Aware Dual-Supervised Aggregation Network for Video Object Detection. IEEE Transactions on Multimedia (TMM), 2024, 26: 2109-2123. (国际权威期刊,CCF A 类期刊,JCR Q1/中科院一区Top期刊,Impact Factor: 9.7)
    [7]Q. Qi, T. Hou, Y. Yan, Y. Lu, and H. Wang. TCNet: A Novel Triple-Cooperative Network for Video Object Detection. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), 2023, 33(8): 3649-3662. (国际权威期刊,JCR Q1/中科院一区Top期刊,Impact Factor: 11.1)
    [8]Q. Qi, X. Wang, T. Hou, Y. Yan, and H. Wang. FastVOD-Net: A Real-Time and High- Accuracy Video Object Detector. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2022, 23(11): 20926-20942. (国际权威期刊,JCR Q1/中科院一区Top期刊,Impact Factor: 8.4)
    [9]Q. Qi, M. Jian, Y. Yin, J. Dong, W. Zhang, and H. Yu. Saliency Detection Using Texture and Local Cues. CCF Chinese Conference on Computer Vision (CCCV), 2017: 689-699.
    [10]Q. Qi, M. Jian, Y. Yin, J. Dong, W. Zhang, and H. Yu. Saliency Detection via Combining Global Shape and Local Cue Estimation. International Conference on Intelligent Science and Big Data Engineering (IScIDE), 2017: 325-334.
  • 专利
    [1]齐强, 尚文琦, 王晓. 基于时空图卷积的视频目标检测方法及系统. 国家发明专利,申请号:2024116021054.
    [2]齐强, 尚文琦, 王晓. 基于交替解耦的视频目标检测方法及系统. 国家发明专利,申请号:2025101017027.
    [3]齐强, 尚文琦, 王晓. 基于多尺度感知扩散的视频目标检测方法及系统. 国家发明专利,申请号:2025114257654.
    [4]王晓,戈祥阳,齐强. 基于语义引导的无人机视频目标检测方法及系统. 国家发明专利,申请号:2025119569864.
    [5]王晓,李泽龙,齐强. 渐进式交替解耦的小样本行为识别方法及系统. 国家发明专利,申请号:2025119569830.
  • 课程
    [1]本科生课程,JAVA语言程序设计
    [2]本科生课程,计算机导论与人工智能
  • 教材或专著