颜成钢 杭州电子科技大学教授

颜成钢，男，教授，博士生导师，杭州电子科技大学副校长、杭州电子科技大学“智能信息处理”实验室主任、“国家级人才奖励计划”特聘教授、国家重点研发计划项目负责人、国家自然科学基金重点项目负责人、“国家级人才奖励计划”青年学者、浙江省“钱江学者”特聘教授、浙江省杰出青年基金获得者、浙江省级人才工程第一层次。

杭州电子科技大学“智能信息处理实验室”（HDU，IIPLab）主任为颜成钢教授，研究人员包括张继勇、李宗鹏、殷海兵、刘乔乔、刘炳涛、侯佳、杨德富、黄晓峰、周晓飞、翟春杰、郑博仑、胡冀、陈楚翘、王鸿奎、朱尊杰、刘一秀、缪铮、王帅、车嘉兴、江邵玮、宋慧、高宇涵、孙垚棋等20余名教师，包括“国家级人才奖励计划”特聘教授、“国家级人才奖励计划”青年学者、国家级人才特聘教授、国家级人才青年学者、浙江省“钱江学者”特聘教授、浙江省杰出青年基金获得者、浙江省“151人才工程”第一层次、浙江省高校***学科带头人重点资助等多名省部级国家级人才。

杭州电子科技大学“智能信息处理实验室”，长期致力于智能信息处理方面的研究，主要研究方向包括：机器学习、模式识别、图像处理、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息处理等方面。实验室承担或参与国家重点研发计划、国家自然科学基金等多个国家级项目。近五年，实验室在领域顶级国际期刊（如IEEE TPAMI，IEEE TMM, IEEE TIP, IEEE TCSVT等）以及领域顶级国际会议（如AAAI, IJCAI, CVPR, ACM MM等）上发表论文100余篇，其中10篇入选ESI高被引论文，5篇入选ESI热点论文，5次获得国际会议最佳论文奖，研究成果获2018年中国电子学会自然科学类一等奖、2019年国家自然科学奖二等奖、2020年度吴文俊人工智能科技进步奖一等奖和2022年度浙江省科技进步奖一等奖。。

杭州电子科技大学“智能信息处理实验室”，毕业生多前往阿里、海康、华为等国内知名大公司任职。实验室采用与海内外知名高校研究所（美国北卡罗来纳大学教堂山分校、悉尼科技大学、清华大学等）联合培养制。

教育及工作经历：

2004年，毕业于浙江省富阳中学。 

2008年，毕业于山东大学计算机系，获得学士学位。 

2008年—2013年，被保送至中国科学院计算技术研究所硕博连读，获得博士学位。 

2012年—2013年，在微软亚洲研究院做访问交流。 

2014年，进入清华大学自动化系从事博士后研究工作（助理研究员）。 

2016年，任杭州电子科技大学自动化学院教授、博士生导师 。

2016年，任杭州电子科技大学“智能信息处理”实验室主任。 

2023年1月，任杭州电子科技大学副校长 。

学术兼职： 

1. 中国电子学会青工委委员。

2. 国际SCI期刊《Neuroinformatics》（影响因子2.9）的客座编委。

3. 国内核心期刊《控制工程》的编委。

4. 国际会议International Conference on Multimedia and Expo的领域主席。

5. 长期担任《IEEE Transactions on Image Processing》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Multimedia》等在内的10余个国际权威期刊审稿人。

6.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(TCSVT）编委（Associate Editor)。

7.曾担任国际会议《IEEE International Conference on Computer and Information Technology》和《IEEE International Conference on Multimedia and Expo》的程序委员会委员。

 人才培养：

长期与海内外知名高校研究所和企业保持良好的合作关系，培养了大批优秀的本科生和研究生。

杭州电子科技大学“智能信息处理实验室”，毕业生多前往阿里、海康、华为等国内知名大公司任职。实验室采用与海内外知名高校研究所（美国北卡罗来纳大学教堂山分校、悉尼科技大学、清华大学等）联合培养制。

1.T.Y. Wang （指导的学生）,et al., “Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization”, IEEE T-CSVT.
（新闻报道：http://www.hdu.edu.cn/news/media_28233）

2. Z.J. Zhu（指导的学生）,et al., “Real-time Indoor Scene Reconstruction with RGBD and Inertial Input”, International Conference on Multimedia and Expo. (最佳学生论文奖) （学校新闻报道：www.hdu.edu.cn/news/important_26218）

3. B.B. Lv（指导的学生）,et al., “Compressive Hyperspectral Imaging Mask Optimization”, International Conference on Internet Multimedia Computing and Service. (最佳论文奖) （学校新闻报道：www.hdu.edu.cn/news/important_24745）

4. Z.K. Huang （指导的学生）,et al.,“Real-World Automatic Makeup via Identity Preservation Makeup Net”, IJCAI.
（新闻报道：http://www.hdu.edu.cn/news/media_27387）

5. H.F. Wen （指导的学生）,et al., “Leveraging Multiple Implicit Feedback for Personalized Recommendation with Neural Network”, International Conference on Artificial Intelligence and Advanced Manufacturing.（学校新闻报道：http://www.hdu.edu.cn/news/media_26261）(最佳论文奖)

6. Y.B.Tu （指导的学生）,et al.,” Video Description with Spatial-Temporal Attention”, ACM Multimedia.（学校新闻报道：www.hdu.edu.cn/news/important_23700）(Student Travel Grant Award)

7. B. Gong （指导的学生）,et al., “Hamming Embedding Sensitivity Guided Fusion Network for 3D Shape Representation”, IEEE T-IP.
（新闻报道：http://iipl.net.cn/index/article/id/148.aspx）

8. J.K. Zheng （指导的学生）,et al., “TraND: Transferable Neighborhood Discovery for Unsupervised Cross-domain Gait Recognition”, IEEE ISCAS. (IEEE MSA-TC最佳论文提名奖) （新闻报道：http://jyt.zj.gov.cn/art/2021/7/21/art_1532836_58917812.html）

9. J.J. Bai （指导的学生）,et al., “Multi-Scale Representation Learning on Hypergraph for 3D Shape Retrieval and Recognition”, IEEE T-IP.

10. J.H. Zhang （指导的学生）,et al., Heuristic Depth Estimation with Progressive Depth Reconstruction and Confidence-Aware Loss”, ACM Multimedia.

研究方向：

机器学习、模式识别、图像处理、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息处理等方面。

承担科研项目情况：

主持和参与国家自然科学基金仪器重大专项、国家科技支撑计划、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金、清华大学自主科研计划、中国博士后科学基金特别资助、中国博士后科学基金面上资助一等资助等多个项目。

1. 《全媒体信息传播理论与基础服务技术研究》，国家重点研发计划项目。

2. 《端云协同视频智能计算方法与芯片架构研究》，国家自然科学基金重点项目。

3.《跨模态智能计算基础理论与关键算法研究》，浙江省科学基金重大项目。

4. 《特定音视频检测、监测与查控技术》，国家重点研发计划课题。

5. 《HEVC快速模式选择算法研究》，浙江省杰出青年科学基金。

6. 《无标记运动捕捉方法与理论》，国家自然科学基金面上项目。

7. 《面向众核处理器的HEVC并行编码关键技术研究》，国家自然科学基金面上项目 。

知识产权：

出版多本著作，其中一本著作版权出版到台湾。

发明公开：

[1]吴端坡, 张景尧, 高宇涵, 颜成钢, 袁奕萱, 蒋铁甲, 何宏, 滕旭阳. 一种基于动态超图编码与门控融合的脑电识别装置和方法[P]. 浙江省: CN122927371A, 2026-10-16.

[2]赵强, 揭方俊, 乐翔, 李世龙, 赵文婷, 颜成钢. 基于多图集协同与几何熵的三维场景零样本编辑方法和系统[P]. 浙江省: CN122618176A, 2026-08-21.

[3]冯少迪, 金恒, 李亮, 殷俊, 颜成钢. 一种目标检测方法、电子设备及计算机可读存储介质[P]. 浙江省: CN122574374A, 2026-08-14.

[4]朱尊杰, 叶润均, 颜成钢, 温洪发, 李儒渊. 一种基于文本反演的潜在扩散模型训练方法与装置、基于潜在扩散模型的缺陷图像合成方法与装置[P]. 浙江省: CN122549519A, 2026-08-11.

[5]赵强, 乐翔, 揭方俊, 张继勇, 颜成钢. 基于混合专家模型的二维高斯图像压缩方法和系统[P]. 浙江省: CN122554641A, 2026-08-11.

[6]李凯翔, 李宇渊, 冯晓华, 赵强, 陈超超, 颜成钢. 一种基于核化几何约束的推荐系统属性遗忘方法、装置与电子设备[P]. 浙江省: CN122508633A, 2026-08-04.

[7]韦智继, 竺炜杰, 董续东, 陈佩佩, 赵君, 党小宇, 殷海兵, 颜成钢. 稀疏RIS自适应感知下多目标DOA跟踪方法及系统[P]. 浙江省: CN122469286A, 2026-07-28.

[8]王吉超, 李运发, 高宇涵, 颜成钢, 王廷宇, 盛熙淳. 面向遥感图像微小目标的特征增强实时检测方法及系统[P]. 浙江省: CN122473634A, 2026-07-28.

[9]肖芒, 郭博洋, 颜成钢, 孙垚棋, 盛熙淳, 高宇涵. 一种面向预训练视觉语言模型的提示学习方法及系统[P]. 浙江省: CN122414313A, 2026-07-17.

[10]竺炜杰, 董续东, 赵宇飞, 赵君, 张尧, 陈佩佩, 杨旭, 罗杰, 殷海兵, 颜成钢. 脉冲噪声下非圆语音信号的波达方向估计方法及系统[P]. 浙江省: CN122410437A, 2026-07-17.

[11]王霞, 殷海兵, 曹子怡, 黄晓峰, 王军, 冯杲, 殷俊, 林巍峣, 罗传飞, 王鸿奎, 颜成钢. 基于类脑仿生映射的端边云多尺度时空语义状态表示方法[P]. 浙江省: CN122290018A, 2026-06-26.

[12]李运发, 王琦, 高宇涵, 颜成钢, 王廷宇. 一种基于多模态信息融合的多处理器无损缺陷的检测方法[P]. 浙江省: CN122289152A, 2026-06-26.

[13]李运发, 蔡明扬, 高宇涵, 颜成钢, 王廷宇, 盛熙淳. 一种基于分布式动态环境的多智能体深度强化学习多无人机捕获方法[P]. 浙江省: CN122261178A, 2026-06-23.

[14]王凯, 李运发, 王廷宇, 颜成钢, 高宇涵, 殷海兵, 张勇东. 基于多模态特征融合与细粒度建模的小目标检测系统及方法[P]. 浙江省: CN122200227A, 2026-06-12.

[15]张少雄, 许凯辉, 李宗鹏, 刘一秀, 颜成钢. 一种基于多层感知机网络的轻量级跨视角步态识别方法[P]. 浙江省: CN122157361A, 2026-06-05.

[16]姚圣涛, 张涛, 杨主恩, 付莹, 颜成钢. 基于边缘感知多模态残差扩散模型的高光谱图像超分辨率方法及设备和存储介质[P]. 浙江省: CN122134559A, 2026-06-02.

[17]殷海兵, 王霞, 曹子怡, 黄晓峰, 王军, 冯杲, 殷俊, 林巍峣, 罗传飞, 王鸿奎, 颜成钢. 一种类脑仿生异步事件驱动的海量视频群智稀疏计算方法[P]. 浙江省: CN122135181A, 2026-06-02.

[18]竺炜杰, 董续东, 曾文杰, 赵君, 陈佩佩, 张尧, 张小飞, 杨旭, 殷海兵, 颜成钢. 一种基于生成对抗网络DOA估计方法及系统[P]. 浙江省: CN122109980A, 2026-05-29.

[19]刘津铄, 马兵涛, 吴贝柠, 苏俊霖, 颜成钢, 王帅, 杨承, 吴天润. 基于拓扑感知与语义Mamba的类别级6D物体姿态估计方法及系统[P]. 浙江省: CN122115582A, 2026-05-29.

[20]王宇洋, 王鸿奎, 张威, 殷海兵, 梁君倩, 徐远航, 陈勇, 颜成钢. 一种编码解耦及脉冲驱动的恰可识别失真预测方法[P]. 浙江省: CN121921613A, 2026-04-24.

[21]路荣丰, 吴政凌, 颜成钢, 薛安克, 陈娅红, 冀保峰, 陈泉, 陆鸣, 孙垚棋. 一种基于高斯泼溅的主动红外双目深度估计方法[P]. 浙江省: CN121861094A, 2026-04-14.

[22]赵强, 乐翔, 颜成钢, 罗喜召, 朱尊杰, 王鸿奎, 周永彬, 杨晨, 陶重犇. 一种基于3D高斯的多模态增强渲染方法[P]. 浙江省: CN121837483A, 2026-04-10.

[23]冀保峰, 吴亦凌, 郭信豪, 郭滨帆, 刘一凡, 王赛兵, 颜成钢, 郭少勇, 张辉, 张冀, 陶发展, 樊会涛. 一种基于多策略自适应RRT*算法的无人机三维路径规划方法[P]. 河南省: CN121806904A, 2026-04-07.

[24]赵强, 洪晨曦, 颜成钢, 罗喜召, 周永彬, 杨晨, 陶重犇, 朱尊杰, 王鸿奎. 一种针对训练数据集不平衡的图像分类方法及系统[P]. 浙江省: CN121788955A, 2026-04-03.

[25]赵强, 乐翔, 朱尊杰, 颜成钢. 一种基于变形网络的多视场统一渲染方法、系统、装置及计算机可读存储介质[P]. 浙江省: CN121725123A, 2026-03-24.

[26]朱尊杰, 许志峰, 颜成钢, 赵强, 王鸿奎, 张继勇, 陈云凯, 郑博仑, 李言言, 丁勇, 陆鸣. 一种基于深度一致性约束的高斯神经场动态场景重建系统[P]. 浙江省: CN121708189A, 2026-03-20.

[27]朱尊杰, 李儒渊, 颜成钢, 胡美琴, 陈文君, 赵强, 王鸿奎, 陈云凯, 郑博仑, 周晓飞, 温洪发, 侯佳, 梅昊陈, 李运发, 戴道算, 游俊, 朱金华. 一种工业场景自动语义分割标注方法及系统[P]. 浙江省: CN121708593A, 2026-03-20.

[28]乐翔, 赵强, 赵文婷, 江劭玮, 孙垚棋, 颜成钢. 一种基于二维高斯表示的多时刻光照贴图压缩和解压方法及计算机装置[P]. 浙江省: CN121685670A, 2026-03-17.

[29]杜晗璐, 吴端坡, 高宇涵, 颜成钢, 袁奕萱. 基于双分支时空图神经网络的癫痫发作检测系统[P]. 浙江省: CN121647615A, 2026-03-13.

[30]金新翔, 郑锦凯, 张继勇, 盛熙淳, 李明, 屈靓琼, 颜成钢. 一种面向真实场景的步态-文本多模态步态识别方法[P]. 浙江省: CN121564799A, 2026-02-24.

[31]翁祺, 吴端坡, 高宇涵, 颜成钢, 袁奕萱. 基于多维超图融合网络的癫痫发作检测系统[P]. 浙江省: CN121549759A, 2026-02-24.

[32]苏佩贤, 张涛, 郑博仑, 付莹, 颜成钢. 一种单曝光Raw视频HDR重建方法及系统[P]. 浙江省: CN121527263A, 2026-02-13.

[33]邰士佳, 张涛, 郑博仑, 付莹, 颜成钢. 一种高光谱图像去噪扩散模型构建方法及系统[P]. 浙江省: CN121504761A, 2026-02-10.

[34]赵文婷, 陈煦, 赵强, 王世刚, 赵岩, 颜成钢. 一种基于跨模态对齐的音乐驱动图像生成方法、系统及计算机装置[P]. 浙江省: CN121479012A, 2026-02-06.

[35]李运发, 王吉超, 颜成钢, 殷海兵, 吴光钦. 一种基于知识图谱的不锈钢制品生产过程的智能控制方法[P]. 浙江省: CN121481011A, 2026-02-06.

[36]冀保峰, 郭信豪, 张辉, 颜成钢, 路荣丰, 郭少勇, 樊会涛. 一种基于有源STAR-RIS的集成感知与通信安全传输方法[P]. 河南省: CN121486803A, 2026-02-06.

[37]冀保峰, 丁本康, 樊会涛, 路荣丰, 颜成钢, 张辉, 邢成文, 郭少勇. 基于D-CNN的改进IEKF用于低成本IMU的状态估计方法[P]. 河南省: CN121453037A, 2026-02-03.

[38]竺炜杰, 董续东, 赵君, 张尧, 韦智继, 陈家鑫, 殷海兵, 颜成钢. 一种基于全局动态卷积神经网络DOA估计方法及系统[P]. 浙江省: CN121457531A, 2026-02-03.

[39]李轩, 郑锦凯, 张继勇, 盛熙淳, 孙垚棋, 李明, 屈靓琼, 颜成钢. 一种基于知识保留和知识更新的终生步态识别方法[P]. 浙江省: CN121459425A, 2026-02-03.

[40]张乐, 朱驰, 路荣丰, 陆鸣, 薛安克, 颜成钢, 高宇涵, 薛轶天, 孙垚棋. 一种无需跨模态配准的多源图像三维温度场重建方法[P]. 浙江省: CN121414959A, 2026-01-27.

[41]韦嘉庆, 郑锦凯, 张继勇, 盛熙淳, 李明, 屈靓琼, 刘鑫辰, 刘武, 颜成钢. 一种基于解析序列的高阶时空关系建模步态识别方法[P]. 浙江省: CN121392976A, 2026-01-23.

[42]冀保峰, 余鹏超, 陆荣丰, 李伯源, 郭少勇, 颜成钢, 张辉, 邢成文, 黄永明, 樊会涛. 一种基于图注意力网络的多智能体强化学习资源分配方法[P]. 河南省: CN121397750A, 2026-01-23.

[43]杜晗璐, 吴端坡, 高宇涵, 颜成钢, 袁奕萱, 杨语歌. 基于混合优化算法的癫痫发作预测频段选择系统[P]. 浙江省: CN121327449A, 2026-01-13.

[44]黄佩如, 王廷宇, 李娴静, 赖申其, 王鹤锦, 陈泉, 路荣丰, 颜成钢. 一种面向图像全局建模的单次扫描Mamba特征提取方法及系统[P]. 浙江省: CN121305108A, 2026-01-09.

[45]冀保峰, 陈子凡, 颜成钢, 路荣丰, 黄永明, 张辉, 邢成文, 张冀, 陶发展, 张高远, 樊会涛. 一种集群无人机实时任务调度多目标优化的路径规划方法[P]. 河南省: CN121254893A, 2026-01-02.

[46]赵旭东, 颜成钢, 高宇涵, 路荣丰, 孙垚棋, 罗喜召. 基于大核卷积的端到端无人机目标行为检测系统、方法[P]. 浙江省: CN121259278A, 2026-01-02.

[47]李运发, 张鹏, 颜成钢, 高宇涵, 盛熙淳. 大型生产车间作业智能调度与自动闭环控制方法[P]. 浙江省: CN121187231A, 2025-12-23.

[48]张涛, 姚圣涛, 杨主恩, 史贺赟, 郑博仑, 付莹, 颜成钢. 融合光谱补偿机制的无监督扩散模型高光谱图像超分辨率重建方法及系统[P]. 浙江省: CN121120381A, 2025-12-12.

[49]郑锦凯, 林敏豪, 李家彬, 孙垚棋, 李明, 屈靓琼, 高宇涵, 颜成钢. 基于光流与多表征融合的真实场景步态识别方法及装置[P]. 浙江省: CN121096017A, 2025-12-09.

[50]冀保峰, 余鹏超, 颜成钢, 张冀, 陶发展, 张高远, 樊会涛, 李初阳, 陈子凡. 一种无线通信系统中保密能效最大化方法[P]. 河南省: CN120980542A, 2025-11-18.

[51]张涛, 邰士佳, 付莹, 颜成钢. 一种基于双循环优化扩散模型的复图像恢复方法及系统[P]. 浙江省: CN120931534A, 2025-11-11.

[52]余晨毅, 杨德富, 王帅, 李立红, 李文超, 赵健祥, 吕骏晖, 彭子文, 颜成钢. 一种基于多智能体的脑网络Hub节点识别方法[P]. 浙江省: CN120873546A, 2025-10-31.

[53]程梦平, 李宇渊, 林奕辰, 翟春杰, 腾旭阳, 陈超超, 颜成钢. 基于用户角度的推荐系统偏好遗忘方法[P]. 浙江省: CN120821891A, 2025-10-21.

[54]周家玉, 赵强, 王廷宇, 陈泉, 颜成钢. 基于隐式特征增强的无人机目标地理定位方法及系统[P]. 浙江省: CN120808188A, 2025-10-17.

[55]方文建, 赵强, 朱尊杰, 李运发, 颜成钢. 一种全景房间布局估计方法、系统及计算机装置[P]. 浙江省: CN120765873A, 2025-10-10.

[56]隋源, 颜成钢, 高宇涵, 盛熙淳, 孙垚棋, 张宝昌, 殷俊, 金恒. 基于三编码器融合与记忆增强框架的开放集三维检索方法[P]. 浙江省: CN120763374A, 2025-10-10.

[57]冀保峰, 樊会涛, 颜成钢, 魏世忠, 李高鹏, 辛同帅, 曾升, 邹怡蓉, 郭少勇, 路荣丰, 张冀, 陶发展, 张高远, 刘江辉, 曹志斌. 基于通感算控技术的多机协同作业的控制方法及系统[P]. 河南省: CN120634186A, 2025-09-12.

[58]张涛, 姚圣涛, 史贺赟, 杨主恩, 郑博仑, 付莹, 颜成钢. 基于物理扩散模型的高光谱图像超分辨率方法及装置[P]. 浙江省: CN120634865A, 2025-09-12.

[59]冀保峰, 樊会涛, 颜成钢, 魏世忠, 李高鹏, 辛同帅, 曾升, 邹怡蓉, 郭少勇, 路荣丰, 张冀, 陶发展, 张高远, 刘江辉, 曹志斌. 基于智能化协同生产的控制方法及系统[P]. 河南省: CN120578145A, 2025-09-02.

[60]李运发, 黄强, 颜成钢, 殷海兵, 吴光钦. 基于多阶段特征融合与动态优化的芯片缺陷检测方法[P]. 浙江省: CN120431015A, 2025-08-05.

[61]李运发, 魏乃鑫, 颜成钢, 殷海兵, 吴光钦. 高空高速飞行器对地密集小目标进行快速精准检测的方法[P]. 浙江省: CN120431483A, 2025-08-05.

[62]李运发, 王凯, 颜成钢, 殷海兵, 吴光钦. 一种基于本体论的不锈钢制品智能工厂模型构建方法[P]. 浙江省: CN120410345A, 2025-08-01.

[63]肖芒, 张仟瑜, 颜成钢, 高宇涵, 孙垚棋, 盛熙淳. 一种基于Prompt的压缩图像增强方法[P]. 浙江省: CN120259105A, 2025-07-04.

[64]赵祉钤, 颜成钢, 李亮, 孙垚棋, 盛熙淳, 罗喜召. 基于场景文本异构提示的实体推理和蒸馏跨模态检索方法[P]. 浙江省: CN120144804A, 2025-06-13.

[65]朱尊杰, 方有旭, 颜成钢, 任泳宁. 一种基于三维高斯溅射和多相机输入的回环SLAM方法[P]. 浙江省: CN120147533A, 2025-06-13.

[66]赵强, 王彬, 颜成钢, 檀韬, 孙垚棋. 自适应优化BEV特征的3D目标检测方法、装置及计算机设备[P]. 浙江省: CN120047935A, 2025-05-27.

[67]吴旭, 颜成钢, 曾龙健, 孙垚棋, 盛熙淳, 高宇涵. 一种基于超图的联邦学习生存预测方法[P]. 浙江省: CN120048507A, 2025-05-27.

[68]李运发, 颜成钢, 王义志, 殷海兵, 严冬云, 吴光钦. 一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法[P]. 浙江省: CN120011368A, 2025-05-16.

[69]林佳, 颜成钢, 陆俊哲, 孙垚棋, 盛熙淳, 高宇涵. 一种基于多尺度可逆-互注意力机制的多模态图像融合方法[P]. 浙江省: CN119904362A, 2025-04-29.

[70]朱尊杰, 赵琰, 徐枫, 任泳宁, 颜成钢, 郑博仑. 一种基于稀疏惯性传感器的全身姿态估计方法[P]. 浙江省: CN119904557A, 2025-04-29.

[71]龚海波, 颜成钢, 李亮, 孙垚棋, 盛熙淳, 高宇涵. 一种基于层次化选择框架的视频问答建模方法[P]. 浙江省: CN119884417A, 2025-04-25.

[72]马骏, 颜成钢, 盛熙淳, 孙垚棋, 高宇涵. 一种基于深度图辅助的多视图语义识别方法[P]. 浙江省: CN119888738A, 2025-04-25.

[73]李运发, 颜成钢, 殷海兵, 沈洋, 吴光钦. 智能工厂制造中基于智能设备的网络关系分析方法及系统[P]. 浙江省: CN119854340A, 2025-04-18.

[74]李运发, 颜成钢, 殷海兵, 沈洋, 吴光钦, 何平. 一种基于语义关联的知识图谱的行业知识结构化建模方法[P]. 浙江省: CN119809303A, 2025-04-11.

[75]王立昊, 颜成钢, 郑锦凯, 盛熙淳, 丁贵广, 赵强. 一种基于多模态数据输入的步态识别方法[P]. 浙江省: CN119785413A, 2025-04-08.

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[168]颜成钢, 付赫男, 刘一秀, 高宇涵, 孙垚棋, 朱尊杰, 王帅, 王鸿奎, 殷海兵, 张继勇, 李宗鹏, 赵治栋, 丁贵广, 付莹, 郭雨晨, 赵思成. 一种面向CLIP模型的图片文本后门攻击方法[P]. 浙江省: CN117217205A, 2023-12-12.

[169]颜成钢, 王磊, 朱尊杰, 薛安克, 赵思成, 孙垚棋, 高宇涵, 王鸿奎, 赵治栋, 殷海兵, 王帅, 张继勇, 李宗鹏, 丁贵广, 付莹, 郭雨晨. 一种基于NeRF生成数据的立体深度估计方法[P]. 浙江省: CN117218176A, 2023-12-12.

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[171]颜成钢, 陈曦妍, 翟春杰, 陈慧勤, 尹克, 王博, 陈楚翘, 丁贵广, 付莹, 郭雨晨, 赵思成, 孙垚棋, 朱尊杰, 王帅, 高宇涵, 王鸿奎, 赵治栋, 殷海兵, 张继勇, 李宗鹏. 一种基于参数在线辨识的智能汽车协同编队节能控制方法[P]. 浙江省: CN117104225A, 2023-11-24.

[172]颜成钢, 陈曦妍, 翟春杰, 陈慧勤, 尹克, 王博, 陈楚翘, 付莹, 郭雨晨, 赵思成, 孙垚棋, 朱尊杰, 王帅, 高宇涵, 王鸿奎, 赵治栋, 殷海兵, 张继勇, 李宗鹏, 丁贵广. 一种基于离群消除的电动车队离散域分层节能控制方法[P]. 浙江省: CN117111473A, 2023-11-24.

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发明授权：

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[14]唐胜,高科,顾晓光,颜成钢,张勇东.高通量视频内容分析技术[J].工程研究-跨学科视野中的工程,2014,6(03):294-306.

[15]范灵俊,颜成钢,宋风龙,马宜科,范东睿.H.264去块滤波算法在众核结构上的并行优化[J].小型微型计算机系统,2011,32(11):2263-2267.

[16] C.G Yan, et al., “Efficient Parallel Framework for HEVC Motion Estimation on Many-core Processors”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. (ESI高被引论文) (ESI热点论文)

荣誉奖励：

1、2017年，浙江省杰出青年基金获得者。 

2、2018年1月，“国家级人才奖励计划”特聘教授。  

3、2018年5月，浙江省“钱江学者”特聘教授。

4、2019年1月，入选2018年度浙江省151人才工程培养人员名单。 

5、2020年7月，入选首批“浙江省高校领军人才培养计划”。 

6、2023年11月，入选2023年度科睿唯安“全球高被引科学家”名单  。

7、2024年6月，当选为英国工程技术学会会士。 

8、2024年12月，入选2024年度科睿唯安“全球高被引科学家”名单 。

10、浙江省高校中青年学科带头人重点资助。

11、获得国际会议《International Conference on Game Theory for Networks》最佳论文。

12、获得国际会议《SPIE/COS Photonics Asia Conference 9273》最佳论文。

13、获得国际会议《International Conference on Multimedia and Expo》最佳论文提名。

14、中科院院长奖学金特别奖。

15、中科院计算所所长奖学金特别奖。

16、2018年中国电子学会自然科学类一等奖。

17、2019年国家自然科学奖二等奖，“互联网视频流的高通量计算理论与方法”，排名第2。 

18、开放环境自适应视觉感知计算关键技术与应用，第十届吴文俊人工智能科技进步奖一等奖。 

19、2023年度吴文俊人工智能科技进步奖一等奖，多场景图像智能分析关键技术及应用。

20、2022年度浙江省科技进步奖一等奖，面向异构硬件的视觉算法自动开发关键技术及平台应用。

21、2025年，“面向国产算力的复杂场景视觉模型关键技术及应用”获2025年度教育部科学研究优秀成果奖（自然科学和工程技术）工程技术研究成果奖一等奖。

22、2026年，国家科技进步二等奖，“复杂场景视觉模型关键技术及其产业化应用”。

学术交流：

资料更新中……

人民日报：杭州电子科技大学教授颜成钢——科研下苦功 算法更聪明

 2022-02-10 

杭州电子科技大学的智能信息处理实验室里，伴随着键盘敲击声，一串串代码跳动在电脑屏幕上。

正在编写代码的是杭州电子科技大学自动化学院教授、博士生导师颜成钢。颜成钢今年37岁，已担任智能信息处理实验室主任。2008年起，颜成钢作为第二完成人参与了“互联网视频流的高通量计算理论与方法”项目，由他设计的算法能检测出网络中的不良视频信息，有效应对复杂视频场景，该成果如今已获得大规模应用。

升级算法，识别网络视频和图像信息

“现在每天有海量用户向平台上传数据，绝大多数都是图片、视频数据，其中可能会包含一些低俗内容。”颜成钢说，这一现象引起了他和团队的关注。

颜成钢说，传统的过滤算法主要针对单一模态内容中的某些固定特征展开，在媒体形态较为单一时能起到一定效果，但难以满足当下的实际需求。那么，如何创新算法完成复杂的信息筛选？

“我们首先尝试让算法能够笼统理解整个多模态内容的大意，给出定性的判断。”颜成钢介绍，但实际应用场景十分复杂，简单给出判断难以满足实际应用需求，因此团队进一步尝试让算法能识别多模态内容中的各种细节，再将细节串联，实现对多模态内容描述性的理解。

借助跨模态检索技术，团队将图片、视频数据转化为特定文字，并在此基础上，构建出语料检索库进行二次关联与推理，以此获得更为准确的语义信息。

“当内容复杂难以直接给出详细、全面描述时，就可以通过检索方式，在数据库中查找最接近的内容，从而间接地实现理解。这样一来，只要我们的数据库做得足够好、足够大，就能解决这一问题。”他补充道，“打个比方，输入一个汉字‘马’，内容理解是要求画出一匹马，而检索只要求找到一匹马，后者明显更简单省时。”聚焦图像、文本等单一模态信息处理方法，颜成钢团队在内容显著性检测、复杂文字识别、目标检测、目标检索等方面取得众多突破。

创新攻关，科研解决实际问题

“长江学者奖励计划”特聘教授、“长江学者奖励计划”青年学者、中国电子学会优秀科技工作者、浙江省杰出青年基金获得者……颜成钢获得的荣誉不少，但他更喜欢称自己为“信息筛选员”。在他看来，团队成员的目标就是筛除不良信息，清朗网络空间。

采访中，颜成钢一直把“科研为国分忧，创新与民造福”挂在嘴边。“做科研要顶天立地，科研人要有担当精神。一方面要真正为国家解决实际问题。另一方面更要服务于民。”颜成钢说。

颜成钢团队先后获得中国电子学会科学技术奖自然科学一等奖、国家自然科学奖二等奖、吴文俊人工智能科学技术进步奖一等奖……研究成果高产的背后，离不开他的自律与勤奋。

2019年，颜成钢在北京跟进一个重要项目，恰巧团队负责的另一项国家重点项目进入关键阶段，两个项目怎么兼顾？颜成钢回忆：“白天我专心在北京做项目，晚上9点后的时间属于团队项目，尽可能把成员白天提出的问题一一解决并论证。”颜成钢说，每到周日，他还会一早乘飞机赶回杭州，与团队成员一起讨论研究，当天晚上再飞回北京，“那段时间简直太忙了。时间不等人，机会更不等人。不能因为我而拖延研究进度，宁可自己少睡点，也要让项目进展再快些。”

言传身教，支持学生探索感兴趣的领域

2021年夏天，一条“利用步态算法优化身份识别助刑侦破案”的消息引发关注，该算法可在找寻丢失儿童等领域发挥积极作用。

“这是我指导的博士生的科研成果，论文发表在一个国际学术会议上，还获得最佳论文提名奖。”颜成钢言语间满是自豪。学生的学术成果有了实际应用，让他很开心：“能将学术研究与大众生活结合起来，感觉很有意义。”

颜成钢的实验室研究范围包括图像处理、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息处理等诸多方面，“实验室的研究领域比较广阔，也是为了给学生提供更大发挥空间，只要学生感兴趣、有潜力的领域，我都支持他们去探索。”颜成钢说，应该鼓励学生按照自己的规划、兴趣，选择科研方向和工作去向。

清华大学自动化专业控制工程方向的研究生孟祥松，本科阶段是颜成钢的学生。“我以前经常发邮件请教颜老师，他回信时往往都是深夜一两点钟了。每次回信都做了详细的问题分析，从不含糊。”得益于颜成钢的言传身教，孟祥松养成了良好的科研习惯，目前致力于人工智能研究方向。

颜成钢说：“大学老师首先要教书育人、传道授业。这是我的博士后合作导师戴琼海院士对我说过的话，也成为我一生的追求。”他说，自己要把这种甘为人梯的精神传承下去，为国家培养更多的有用之才。

颜成钢：科研人应顶天立地，为国分忧，造福于民

 2019-5-30 

入选教育部人才奖励计划青年项目，主持或参与国家重点研发计划、国家自然科学基金项目等6项，以第一作者或通讯作者在国际顶级期刊及会议上发表论文30余篇，5次获得国际会议最佳论文奖，研究成果获2018年中国电子学会自然科学类一等奖……

这是一位年仅35岁的青年学者在过去五年交出的成绩单。而取得这些亮眼成就的，正是我校自动化学院博士生导师、智能信息处理实验室主任颜成钢研究员。

“高产”源于自律和执行力

2016年，32岁的颜成钢从清华大学博士后出站后，作为特聘教授加入杭电。他主攻智能信息处理领域，近年来所取得的研究成果主要体现在并行视频编码、视频内容分析和疾病关联预测等三方面。

“人工智能方面的研究成果已经运用到生活中的很多方面。比如球赛直播时的精彩瞬间回放就是通过植入智能算法，让机器像人一样思考，自动抓取片段；人脸识别、火车站安检进站刷身份证等需要运用到图像视频处理技术；再比如大家熟悉的小米手机中，集外语翻译、信息查询、应用操作等功能于一身的语音助手‘小爱同学’就运用了自然语言处理技术。如果没有技术作支撑，这些美好的生活体验就好似空中阁楼，悬在半空。”在科技馆的办公室内，颜成钢语调温和，将自己的研究领域用尽可能通俗易懂的语言向记者娓娓道来，恰似刚泡开的茶叶在水里徐徐舒展。

成果累累，“高产”的背后离不开多年来养成的自律和坚毅。颜成钢一直以清华大学的校训“自强不息，厚德载物”鞭策自己，几乎每天晚上都忙到后半夜，第二天早上6点钟自然醒。算下来，一天的睡眠时间不过四五个钟头。“这足以让我恢复体力，保持充沛精力。每个人适合的睡眠时长不一样，我已经养成这个习惯了，偶尔睡多了还觉得更累。” 午后的阳光透过窗户，洒满整个办公室，衬着颜成钢整个人神采奕奕。

“没觉得做科研碰到瓶颈或困难。最难的应该是刚开始在中科院计算机技术研究所读研的时候，当时刚入门，看文献花费很长时间，理解专业术语要下不少功夫。但正因为是自己感兴趣的，所以也怡然自得。有兴趣作基底，一路坚持下来并不觉得累，更何况我们还有一整个团队在并肩前行。”

颜成钢每天早上做的第一件事就是打开电脑，把一整天的事情记录下来，按照轻重缓急来一一排序，并同步到手机。“这样方便查阅，能随时随地提醒自己接下来要做哪些事情。”

“目标明确、执行力强”，问及对颜成钢的印象，助理孙垚棋不假思索地说到：“颜老师会将要做的事情都规划好，并坚定执行下去，甚至会提前超额完成。”

“师者，要起到引路人的作用”

“目标明晰、做好规划、坚持不懈”，这是颜成钢的自我要求，也是他对学生的期冀。

颜成钢也和学生谈目标、聊规划。2017年3月，他被选派到国家自然科学基金委担任流动编制项目主任一职。其间，他周末飞回杭州，到校后的必做事项之一就是与学生约谈，根据学生的科研进展和自身情况，一起制定科研目标，规划学习方向。

“青年应该志向远大，根据兴趣做好自身规划，有针对性地学习知识，这样才能学以致用，走得更从容、更心无旁骛，为将来的学业、事业发展打下扎实基础。”

对此，今年考取清华大学自动化专业控制工程方向研究生的孟祥松同学最有发言权。“颜老师不仅是学术大牛，还是我的人生导师。”采访中，孟祥松对颜成钢的感激之情溢于言表。他坦言，如果不是颜老师鼓励自己报考清华，他“想都不敢想这事儿”。

现今，已前往清华大学深圳研究生院的孟祥松对自己能成为实验室成员感到十分幸运。“跟着颜老师在项目课题中学习学术前沿知识，不仅开阔了眼界、提升了能力，而且对我今后的研究生活做了一个很好的衔接，现在看文献、查资料轻松很多。”

孟祥松口中的“实验室”是颜成钢领衔的智能信息处理实验室。从2016年成立至今，实验室已接收三批研究生。首批6名研究生均已毕业，2人被颜成钢纳入麾下，攻读博士学位；4人分别进入阿里、华为、海康威视、浙江未来技术研究院工作。6人均发表国际期刊会议论文，其中1人还斩获第10届互联网多媒体计算和服务国际会议（ICIMCS 2018）最佳论文奖。

“看到学生一天天成长起来，我感到很欣慰。杭电的学生创新意识、动手能力都很不错，有时候就差一个契机让他们锻炼起来，不断挑战和超越自我。师者，就要起到引路人的作用。我很笃定，杭电会有越来越多的学生进入国内外理想的高等学府继续深造。”

为学生量身定制培养计划

颜成钢办公室对面，即是智能信息处理实验室所在地。采访当天，里面的学生无一不在埋头科研，没半点闲聊打趣。偶有学生去开水房接水，来去匆匆。“实验室不设门槛，研究生，本科生都有。”

在杭电理工科学子的眼中，智能信息处理实验室就像个“武林圣地”，里面的成员各个身怀绝学。今年实验室招收20名学生，光报名就有70多个，可谓竞争激烈。而颜成钢的考核要求是让学生做项目课题，第一个课题难度一般，后面的难度逐级加大。“有时候光是笔试和面试的短短几分钟，不足以了解学生，而通过项目就可以考核出学生的动手能力和创新意识，是否具备相关兴趣并坚持下去。”

颜成钢对进入实验室的学生实行“杭电SRT”（HDU Students Research Training）计划。研究生在研一阶段就可以到美国伯克利大学、清华大学等高校学习交流。“这些高校的专家对派出去的同学评价很高，认为他们做事踏实、动手能力强。学生得到认可，我由衷替他们感到高兴。”

对于本科生，颜成钢按照学生的兴趣分成多个项目组，为每个项目组安排来自美国康涅狄格大学、瑞士联邦理工、英国华威大学、悉尼科技大学、中国科学院、清华大学等高校或研究机构的校外指导老师。学生在课题研究过程中碰到难题均可以向这些机构的老师和博士生请教，获取有针对性的指导。

“SRT项目开启了我的科研生涯，我们所学的东西，所从事的是当前国际前沿研究，团队里的老师都是各界执牛耳者。加入SRT是我大学里做的最有价值的事情。”现在海康威视就职的2014级学生李宁如是说。

“国内大部分课堂采用单向的知识传授型授课模式，学生学得容易忘得也快。而围绕实践性很强的项目课题，学生有机会接触到学术前沿，经过阅读文献、总结方法、设计算法、实验论证和结题报告等环节，完成从提出问题、分析问题到解决问题的转换，让学生对所学知识印象深刻。”

做科研，要顶天立地

“学生也好，团队也好，我很重视培养大家学以致用的能力，这样才能为后期裂变积聚能量，团队也会得到更好传承。”

2016年，在颜成钢的带领和推动下，杭电智能信息处理学科交叉创新团队组建而成，并培养、引进了不少重量级专家学者，目前团队已有教师10余名，包括国家高端人才项目入选者、浙江省“钱江学者”特聘教授、浙江省杰出青年基金获得者、浙江省“151人才工程”第一层次、浙江省高校中青年学科带头人重点资助等多名省部级、国家级人才。“前阵子学校举办2019世界IT青年科学家论坛，我们也邀请了8位海外专家学者前来参加，预计会有几位专家加入我们的团队，届时团队力量会越来越强，志同道合的人集聚在一起做事情也会越来越顺。”

作为掌舵者，颜成钢深知责任重大。团队成员经常一起聚头探讨，制定中长期发展目标。他透露，就在采访的头一天晚上，团队的几个老师在实验室里讨论准备一个国家项目的申报材料，一直到12点才散会。与此同时，另一位老师动身前往合肥，为正在申报的国家重点研发计划做PPT答辩材料。团队组建未满3年，就已主持或参与国家重点研发计划2项、国家自然科学基金项目4项、浙江省杰出青年基金项目1项，经费总额超过千万。

颜成钢认为，科研人绝不能仅为了获取项目而申报项目，而应具备更大的胸怀和格局。“做科研，抓住前沿方向至关重要。要想做出前沿的成果，就要在前沿方向上花力气，紧跟国家重大战略部署，以创新驱动增强国力。”

采访中，颜成钢提及中科院计算机技术研究所的所训“科研为国分忧，创新与民造福”。对于他来说，前半句话意味着“顶天”，后半句话是“立地”。“做科研要顶天立地，一方面能真正为国家解决实际问题，也正是秉持这一理念，在计算机所诞生了龙芯CPU和曙光超级计算机等国之重器；另一方面也要把技术成果产业化，惠及大众，技术理应让生活更美好。”

沉吟片刻，颜成钢继续说到：“‘科研为国分忧，创新与民造福’也应是我们所有科研人的使命，这既与习近平总书记对科研工作者提出的‘把论文写在祖国的大地上，把科技成果应用在实现现代化的伟大事业中’要求相呼应，也与杭电首任院长蒋葆增的遗训‘国家大事，千万尽力’相契合。”

颜成钢透露，读博期间，全球知名的众核芯片制造商美国Tilera公司对他提出的基于Tilera众核平台的高并行视频编解码成果十分关注，来信表示“你所提出的并行运动估计方法与HM 提案相比取得了10 倍到13 倍的加速，这与我们的预期非常一致，希望进行深入合作”。颜成钢毅然决然地拒绝了，因为他要把自己的研究成果用在祖国的大地上。

“科研人要有担当精神。父母将我取名为‘成钢’，正是希望我能成为国家的一块好钢，拥有好钢的品质。”

来源：杭州电子科技大学报 原文链接：http://newspaper.hdu.edu.cn/reading/paper.asp?Aid=3360&Fid=642

不舍攀登,挺进智能信息处理技术创新高地

——记杭州电子科技大学智能信息处理实验室主任颜成钢

 

2018年初, 教育部公布了2017年度“长江学者奖励计划”建议人选名单, 颜成钢教授成功当选“青年长江学者”。据悉, 这是杭州电子科技大学首次有人入选该人才项目。

顺势而为, 结缘智能信息处理

颜成钢1984年11月出生在风景秀丽的古都杭州。2004年考入山东大学计算机系, 这为其后来与人工智能结缘埋下了伏笔。因为大学期间成绩优异, 2008年毕业后颜成钢被保送至中国科学院计算技术研究所硕博连读。期间, 即2012至2013年间, 他还到微软亚洲研究院做了一年的访问交流。

2014年, 颜成钢进入清华大学自动化系从事博士后研究工作 (助理研究员) 。2016年, 经过数年的兜兜转转, 他重又回到老家杭州, 担任杭州电子科技大学自动化学院教授、博士生导师。如今, 除了是“青年长江学者”, 他还是浙江省“钱江学者”特聘教授、浙江省杰出青年科学基金获得者、浙江省高等学校中青年学科带头人项目重点资助对象。

长久以来, 颜成钢从事的主要是智能信息处理方面的研究, 现为杭州电子科技大学智能信息处理实验室主任。在网上搜索“智能信息处理”一词, 会看到多种不同的解释, 其中有观点是这样表述的:身处信息时代, 人类社会的进步在一定程度上取决于对于信息的了解、处理和利用水平。当前计算网络和大型数据库的广泛使用, 使决策者和经营者面临巨量的数据而无所适从, 用智能信息处理方法解决这一问题是当今信息社会的重要手段。智能信息处理的主要目的是制造出具有学习、理解和判断能力的人工智能系统。它的本质就是要研究一些算法来提取出信号中有用信息, 从而实现系统的智能控制。

工作中的颜成钢教授

可以确定的是, 智能信息处理与人工智能有着密切的关系, 而人工智能的重要性是为大众所共知的。由于人工智能几乎可以进入所有行业, 其产业发展将决定一个国家和民族未来在全球的话语权, 因此受到了各国的重视。据艾瑞咨询预计, 2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿美元。自2012年起, 我国在人工智能领域的新增专利数量已超越美国。2014年以来, 中国更是在智能信息处理等方向进行了重点研发布局。

“潮平两岸阔, 风正一帆悬。”智能信息处理研究和产业发展已站在了时代的“风口”。

结合应用, 唱响自主创新之歌

在智能信息处理领域, 颜成钢近年来所取得的研究成果主要体现在并行视频编码、视频内容分析及疾病关联预测三个方面。

当前在全球的互联网流量中, 视频占到总体下行总量的58%, 其对社会和经济的影响日益突出。互联网视频的产业发展长久以来面临两大困境, 一是互联网环境下跨网带宽波动大, 终端多样, 视频服务质量难以保证;二是大量涉恐、涉暴、涉黄等有害视频通过互联网无序传播, 内容安全难以确保。互联网环境下, 大规模视频分析与处理技术为解决这些问题提供了路径。

为此, 颜成钢与团队这些年在包括国家“863计划”、国家重点研发计划在内的项目支持下, 开展持续的创新, 获得了一些重要突破。

———并行视频编码。针对视频编码数据紧耦合特点与互联网视频高并发、实时处理要求之间的矛盾, 研究了编解码数据依赖机制, 提出了任务级与数据级融合的高并行视频编解码方法, 突破了数据紧耦合对并行度的限制, 并行加速比提高可达10倍, 实现了高效的跨网视频适配。

———视频内容分析。针对互联网视频数据海量、动态多变对视觉相似性度量的挑战, 提出了高鲁棒性局部特征挖掘方法和梯度元素组合对比的二进制特征描述方法, 突破了空间关系验证的计算性能瓶颈, 建立了分布式亿级数据特征索引, 实现了检测精度与速度的协同优化。

推动人工智能在生物医学领域的应用, 颜成钢也做了些探索。

———疾病关联预测。RNA (核糖核酸) 是存在于生物细胞以及部分病毒、类病毒中的遗传信息载体。其中, 非编码RNA被称为生命体中“暗物质”, 是一大类不编码蛋白质, 但在细胞中起着调控作用。越来越多的证据表明, 一系列重大疾病的发生发展与非编码RNA调控失衡相关。据此, 针对非编码RNA的指标变化能够反映人体疾病活动的异常, 颜成钢通过将高斯类似性、疾病语义类似性、非编码RNA功能类似性、非编码RNA与疾病的关联融合在异构图中, 实现了未知非编码RNA与疾病的关联预测。这将为诸多疾病的预测和检测提供支持。

一直以来, 除了扎实推进基础研究, 颜成钢还非常注重科研成果的应用与转化, 通过参与国家“242计划”重点课题, 部分研究成果被应用于国家网络视音频舆情分析系统中。

搭建平台, 培养国家创新人才

近5年, 颜成钢以第一作者或者通讯作者身份, 在权威国际期刊上共发表SCI论文30余篇, 发表国际会议论文10余篇, 4次获得国际会议最佳论文奖, 研究成果受到学术界的广泛关注;主持国家自然科学基金、浙江省自然科学基金杰出青年基金等项目多项, 还长期与清华大学、京东等海内外知名高校研究所和企业保持着良好的合作关系。

他依托国家“111计划”学科创新引智基地、浙江省重中之重一级学科、通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室、模式识别与智能系统“十三五”国防特色学科等重点实验室和重点学科, 积极搭建平台, 推进创新性人才培养。“组织高水平的基础研究和应用基础研究、高水平的国际学术交流平台是产生原创性成果的重要基地。”颜成钢说。

如今, 他是国家“111计划”学科创新引智基地副主任, 还获得了杭州市富阳区高层次人才“5110”计划的资助。

为了培养具有创新意识和创新能力的本科生, 让他们及早了解工业界、社会的实际, 他还组织了很有特色的杭电SRT (Students Research Training) 计划, 近年来培养出多名优秀学生。杭州电子科技大学自动化学院2016、2017年度的8位本科生国家奖学金获得者中有4位出自该实验室, 有的还以本科生身份受邀赴国际学术会议做报告, 该校多次首页报道。

颜成钢还定期邀请国际知名专家来校访问、谈合作, 派青年教师和研究生到知名研究机构做研究和学术交流, 为年轻骨干教师迅速成长创造条件。

“看到一大批优秀团队老师学生一天天成长起来, 真的很欣慰。”颜成钢说。

来源：海峡科技与产业 2018年12期