基本情况

张勇，博士，教授，硕士、博士生导师，IEEE会员，CCF会员。北京工业大学信息学部人工智能与自动化学院教师，“多媒体与智能软件技术”北京市重点实验室、北京人工智能研究院研究人员。近年来一直从事大数据分析及可视化、人工智能、图形学及虚拟现实仿真等相关研究工作，在包括IEEE汇刊TNNLS, TKDE, TBD, T-ITS, TCSS, TCOM在内的高水平学术论文60余篇。已获得国家发明专利20余项，软件著作权30余项。作为项目负责人主持了包括国家自然科学基金面上、国家自然科学基金青年、北京市自然科学基金面上、北京市科技计划项目在内的各类科研项目30余项。2022年2016年入选北京未来网络科技高精尖创新中心交通视频大数据分析处理团队。2011至2013年多次赴德国波茨坦大学、锡根大学交流访问。获得2022年北京市科学技术进步奖二等奖，2022年中国智能交通协会科学技术奖一等奖，2020年吴文俊人工智能科技进步奖一等奖，及其他奖项多项。

主要研究工作经历如下：

（1）2010.7至今，于北京工业大学从事教学科研工作

（2）2013.12-2014.03，德国锡根大学，访问学者

（3）2012.12-2013.03，德国锡根大学，访问学者

（4）2011.06-2011.09，德国波茨坦大学，访问学者

主要研究内容及方向

大数据分析及可视化、人工智能、图形学及虚拟现实仿真

主要科研项目

主持的代表性科研项目如下：

（1）国基金面上项目：面向交通预测的超图深度网络模型研究及应用 负责人

（2）国基金青年项目：基于压缩感知的点云数据压缩方法研究 负责人

（3）国基金重大项目子课题：交通环境耦合建模与决策优化 负责人

（4）市基金面上项目：点云数据的稀疏表示和编码方法研究 负责人

（5）北京市交通委项目：面向交通运行监测服务的数据资源应用与特征智能提取技术及示范项目 负责人

代表性成果

代表性学术论文：

(1)Mengran Li,Yong Zhang, Shaofan Wang, Yongli Hu, and Baocai Yin. Redundancy Is Not What You Need: An Embedding Fusion Graph Auto-encoder for Self-supervised Graph Representation Learning.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2024, doi: 10.1109/TNNLS.2024.3357080.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 10.4)

(2)Shun Wang,Yong Zhang, Xuanqi Lin, Yongli Hu, Qingming Huang, and Baocai Yin. Dynamic Hypergraph Structure Learning for Multivariate Time Series Forecasting.IEEE Transactions on Big Data. 2024, doi: 10.1109/TBDATA.2024.3362188.(学生第一作者, SCI Q2, IF: 7.2)

(3)Chengyang Zhang,Yong Zhang, Bo Li, Xinglin Piao, and Baocai Yin. CrowdGraph: Weakly-Supervised Crowd Counting via Graph Neural Network.ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications.2024, doi: 10.1145/3638774.(学生第一作者, SCI Q3, IF: 5.1)

(4)Zhuangzhuang Miao,Yong Zhang, Hao Ren, Yongli Hu, and Baocai Yin. Multi-Level Dynamic Graph Convolutional Networks for Weakly Supervised Crowd Counting.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.2023, doi: 10.1109/TITS.2023.3327698.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)

(5)Mengran Li,Yong Zhang, Wei Zhang, Shiyu Zhao, Xinglin Piao, and Baocai Yin. CSAT: Contrastive Sampling-Aggregating Transformer for Community Detection in Attribute-Missing Networks.IEEE Transactions on Computational Social Systems. 2023, doi: 10.1109/TCSS.2023.3292145.(学生第一作者, SCI Q2, IF: 5)

(6)Mengran Li,Yong Zhang, Wei Zhang, Yi Chu, Yongli Hu, and Baocai Yin. Self-supervised Nodes-Hyperedges Embedding for Heterogeneous Information Network Learning.IEEE Transactions on Big Data. 2023, 9(4):1210-1224.(学生第一作者, SCI Q2, IF: 7.2)

(7)Yuqing Zhang,Yong Zhang, Shaofan Wang, Yun Liang, and Baocai Yin. Semi-supervised Video Object Segmentation via Edge Attention Gated Graph Convolutional Network.ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications. 2023, doi: 10.1145/3611389.(学生第一作者, SCI Q3, IF: 5.1)

(8)Bo Li,Yong Zhang, Chengyang Zhang, Xinglin Piao, and Baocai Yin. Hypergraph Association Weakly Supervised Crowd Counting.ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications.2023,doi: 10.1145/3594670.(学生第一作者, SCI Q3, IF: 5.1)

(9)Guangyu Huo,Yong Zhang, Boyue Wang, Junbin Gao, Yongli Hu, and Baocai Yin. Hierarchical Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks and Transformer Network for Traffic Flow Forecasting.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2023, 24(4): 3855-3867.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)

(10) Mengran Li,Yong Zhang, Xiaoyong Li, Yuchen Zhang, and Baocai Yin. Hypergraph Transformer Neural Networks.ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data.2023, 17(5): 1-22.(学生第一作者, SCI Q3, IF: 4.3)

(11)Ye Yuan,Yong Zhang, Boyue Wang, Yuan Peng, Yongli Hu, and Baocai Yin. STGAN: Spatio-Temporal Generative Adversarial Network for Traffic Data Imputation.IEEE Transactions on Big Data. 2023,9(1): 200-211.(学生第一作者, SCI Q2, IF: 7.2)

(12)Xiulan Wei,Yong Zhang, Yun Wei, Yongli Hu, Shuzhen Tong, Wei Huang, and Jinde Cao. Metro Passenger-Flow Representation via Dynamic Mode Decomposition and Its Application.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2023, 34(1): 157-170.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 10.4)

(13)Guangyu Huo,Yong Zhang, Junbin Gao, Boyue Wang, Yongli Hu ,and Baocai Yin. CaEGCN: Cross-Attention Fusion based Enhanced Graph Convolutional Network for Clustering.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023, 35(4): 3471-3483.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.9)

(14)Guangyu Huo,Yong Zhang, Boyue Wang, Yongli Hu, and Baocai Yin. Text-to-Traffic Generative Adversarial Network for Traffic Situation Generation.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(3): 2623- 2636.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)

(15)Yang Wang,Yong Zhang, Lixun Wang, Yongli Hu, and Baocai Yin. Urban Traffic Pattern Analysis and Applications Based on Spatio-Temporal Non-Negative Matrix Factorization.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2022, 23(8): 12752-12765.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)

(16)Jingcheng Wang,Yong Zhang, Yun Wei, Yongli Hu, Xinglin Piao, and Baocai Yin. Metro Passenger Flow Prediction via Dynamic Hypergraph Convolution Networks.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021, 22(12): 7891-7903.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)

(17)Yadong Yu,Yong Zhang, Sean Qian, Shaofan Wang, Yongli Hu, and Baocai Yin. A low rank dynamic mode decomposition model for short-term traffic flow prediction.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021, 22(10): 6547-6560.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)

(18)Xia Zhao,Yong Zhang, Yongli Hu, Shun Wang, Yunhui Li, Sean Qian, and Baocai Yin. Interactive Visual Exploration of Human Mobility Correlation Based on Smart Card Data.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021, 22(8): 4825-4837.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)

(19)Liu Wang,Yong Zhang, Xia Zhao, Hao Liu, and Ke Zhang. Irregular Travel Groups Detection Based on Cascade Clustering in Urban Subway.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2020, 21(5): 2216-2225.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)

(20)Yang Wang,Yong Zhang, Xinglin Piao, Hao Liu, and Ke Zhang. Traffic Data Reconstruction via Adaptive Spatial-Temporal Correlations.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2019, 20(4): 1531-1543.(学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)

代表性国家发明专利：

（1）张勇,于雅冬,汪洋,胡永利,尹宝才一种基于非负低秩动态模式分解的交通数据填充方法.专利号: ZL201910415935.9.授权日期: 2023.10.27

（2）张勇,王竟成,魏运,胡永利,尹宝才一种基于动态超图卷积网络的轨道交通客流预测方法.专利号: ZL202010540661.9.授权日期: 2023.09.26

（3）张勇,谭斐,王少帆,孔德慧,尹宝才一种面向连续帧点云的三维人体标准骨架提取方法.专利号: ZL201910056962.1.授权日期: 2023.06.02

（4）张勇,杜蓉,刘浩,王博岳,尹宝才一种基于低秩算法的交通数据的补全方法.专利号: ZL201510482383.5.授权日期: 2017.10.24

（5）张勇,吴鑫,薛娟,尹宝才,孔德慧一种基于压缩感知的点云数据稀疏表示方法.专利号: ZL201410010187.3.授权日期: 2017.02.15

联系方式

电话：86-10-67396568-2103

E-mail:zhangyong2010@bjut.edu.cn

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