个人资料
个人简介李颖，博士（后），教授，博士生导师，硕士生导师，现任长安大学信息工程学院中外合作办学办公室主任。入选长安大学青年“长安学者”，获评长安大学海内外优秀博士毕业生专项。 本人于2011年硕士毕业于帝国理工学院（2026QS Rank 2），2016年博士毕业于伦敦大学学院（2026QS Rank 9）。2016年入职长安大学信息工程学院，长期从事人工智能与交通运输工程交叉领域的研究工作。主要研究领域包括智能交通系统、交通流理论与交通控制、自动驾驶协同技术。主要研究方向包括：数据驱动的自动驾驶决策方法、大模型赋能交通智能管控、异质交通流建模等。 主持国家重点研发计划项目子课题、国家自然科学基金青年基金、陕西省重点研发计划项目、中央高校基本科研业务费资助项目（长安学者青年学者基金）、中国博士后科学基金面上基金，作为研究骨干参与国家自然科学基金面上项目及陕西省自然科学重大项目等。 相关学术成果发表于《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》、《Expert Systems With Applications》、《Transportmetrica B：Transport Dynamics》、《Journal of Intelligent and Connected Vehicles》、《Transportation Planning and Technology》等交通及计算机顶级期刊。还曾多次受邀参加国内外重要学术会议并在大会上作报告，包括国际著名的美国交通运输年会TRB（Transportation Research Board）、COTA国际交通科技年会（CICTP）、香港交通研究国际会议(HKSTS)和世界交通运输大会(WCTR)。 指导本科生参加“创青春”全国大学生创业大赛、中国“互联网+”大学生创新创业大赛、全国大学生交通运输科技大赛等学科领域相关比赛，并获得多项省级及国家级奖项。 社会职务研究领域研究领域主要研究领域包括自动驾驶协同技术、交通流理论与交通控制、智能交通系统等。主要研究方向包括： （1）数据驱动的自动驾驶决策方法：面向复杂交互下的交通场景，研究融合多源交通数据的自动驾驶行为决策、轨迹规划与协同控制方法，关注端到端自动驾驶、视觉-语言-动作（VLA）模型等前沿技术。 （2）大模型赋能交通智能管控：研究大语言模型、多模态基础模型与交通领域知识的融合方法，探索其在交通感知、状态预测、智能决策与交通管控中的应用。 （3）异质交通流建模：面向自动驾驶车辆、人类驾驶车辆、非机动车与行人混合交通环境，研究异质交通流演化机理、多尺度建模方法及协同优化控制理论。 招生信息本人拟招收2027级硕士研究生4名，诚挚欢迎计算机科学与技术、人工智能、交通工程等相关专业背景的同学报考。欢迎获得保研资格的优秀本科生提前联系沟通，可安排线上交流，可以为有需求的同学提供本科毕业设计指导。 本课题组能够提供： （1）根据学生发展意愿，全力支持名校交流访学、读博推荐、企业实习以及考公考编等个人发展； （2）对于科研动手能力强、态度端正的学生，可推荐至顶尖高校交流学习，拓展学术视野与平台资源； （3）尊重每一位学生的发展节奏与个人选择，鼓励自由探索，杜绝内耗型竞争。 课题组氛围开放包容，算力资源丰富，欢迎有志于智能交通领域前沿研究的同学加入。 开授课程《深度学习》 《智能交通系统》 《模式识别与机器学习》 《数据挖掘》（英文） 科研项目主持项目 （1） 陕西省重点研发计划项目：城市综合交通弹性交通系统态势预测与评估研究，2024/01-2025/12，8万，在研 （2） 国家重点研发计划子课题：弹性交通系统信息物理建模与评估理论方法研究，2021/10-2024/11，24万，结题 （3） 国家自然科学基金青年基金：基于交通大数据的高速公路匝道与可变限速动态协同控制研究，2021/01-2023/12，24万，结题 （4） 陕西省重点研发计划项目：车联网环境下城市快速路出口匝道与相邻交叉口协调控制研究，2020/01-2021/12，10万，结题 （5） 中央高校基本科研业务费资助项目（长安学者青年学者基金）：节能减排目标下高速公路实时协调优化控制策略研究，2019/01-2021/12，50万，结题 （6） 第63批中国博士后科学基金面上基金：考虑排放的动态可变限速优化控制研究，2018/01-2018/12，5万，已结题 （7） 广东省智能交通系统重点实验室开放基金：高速公路应急协调优化控制策略研究，2018/07-2019/12，5万，结题 作为研究骨干主要参与项目 （1） 国家自然科学基金面上项目：人机共驾协作行为的混杂系统建模与监督控制方法研究，2022/01-2025/12，63万，在研 （2） 国家自然科学基金面上项目：兼顾效率与能效的城市道路智能网联汽车驾驶行为优化及实证研究，2019/01-2022/12，46万，结题 （3） 陕西省自然科学重大项目：基于互联网+的高速公路建设智能管控系统，2015/07-2018/07, 20万，结题 论文近年发表的部分学术论文如下： (1) Li, Y., Bai, F., Lyu, C., Qu, X., & Liu, Y. (2025). A systematic review of generative adversarial networks for traffic state prediction: Overview, taxonomy, and future prospects. Information Fusion, 117, 102915. (SCI Q1Top, IF=17.4) (2) Zhang, Z., Cheng, Q., Li, Z., Fang, Y., & Li, Y.* (2025). MC-HSTA: A multi-source cross-domain hybrid spatio-temporal attention network for traffic flow prediction. Neural Networks, 108358. (JCR Q1, IF=7.2) (3) Li, Y., Li, P., Yan, D., Liu, Y., & Liu, Z. (2024). Deep knowledge distillation: A self-mutual learning framework for traffic prediction. Expert Systems with Applications, 252, 124138. (SCI Q1Top, IF=9.4) (4) Liu, Y., Lyu, C., Bai, F., Parishwad, O., & Li, Y.* (2024). The role of intelligent technology in the development of urban air mobility systems: A technical perspective. Fundamental Research, 4(5), 1017-1024. (JCR Q1, IF=7, 国自然基金委员会主办的英文期刊) (5) Fei, Y., Li, Y., Liu, Y., & Niu, M. (2024, December). TPRGraphMM: Graph-Based Vehicle Map Matching by Travel Pattern Recognition. In 2024 20-th International Conference on Mobility, Sensing and Networking (MSN) (pp. 1055-1060). IEEE Computer Society. (CCF-C类会议) (6) Li, Y., Zhao, L., Gao, K., An, Y., & Andric, J. (2022). Revealing driver psychophysiological response to emergency braking in distracted driving based on field experiments. Journal of intelligent and connected vehicles, 5(3), 270-282. (JCR Q1, IF=6.3) (7) 李颖, 费怡瑄, 安毅生, 刘洋, 2024. 智能交通场景下的地图匹配技术综述. 交通运输工程学报 24(5): 301-332. (公路运输领域高质量科技期刊分级目录T1级) (8) 王迪, 李颖, 胡宇娇, 孙昊程, 2024. 基于机器学习的网约车拼车需求预测研究.汽车安全与节能学报 15(5): 723-731. (长安大学中文期刊目录B区) (9) 刘忠伟, 李萍, 周盛, 闫豆豆, 李颖*, 安毅生, 2024. 基于相互学习的短时交通流预测研究.计算机测量与控制 (中文核心) (10) 李颖, 赵莉, 赵祥模, 陈珂, 2020. 基于大货车GPS数据的轨迹相似性度量有效性研究. 中国公路学报 33(2): 146-157. (公路运输领域高质量科技期刊分级目录T1级) 科技成果发明专利 （1）基于熵权法和GMM聚类算法的城市交通网络弹性评估方法 （2）一种基于时空大数据的交通量预测方法及装置 （3）一种基于联网车辆数据的自适应交通量信号控制方法及装置 （4）一种基于GPS轨迹数据的大货车驾驶行为评估方法及装置 （5）一种基于深度学习的葡萄病虫害识别方法及装置 （6）Method and Device for Evaluating Driving Behaviour of Truck Based on GPS Trajectory Data (Australian Patent) （7）LSTM-based Method and Apparatus for Forecasting the Demand for DiDi Orders (Australian Patent) 荣誉奖励指导学生参赛情况： （1）第五届互联网+省赛红旅赛道银奖 （2）第十五届全国大学生交通运输科技大赛国家二等奖 （3）第六届APP创意设计大赛校级一等奖 工作经历2016年03月 - 2019年10月 长安大学信息工程学院 讲师2019年11月 - 2024年12月 长安大学信息工程学院 副教授2021年10月 - 2022年8月 瑞典查尔姆斯理工大学（Chalmers University of Technology）访问学者 2025年01月 - 至今 长安大学信息工程学院 教授 |