姓名：张宇

职称/职务：副教授/硕士生导师

电子邮箱：zhangyuai@tust.edu.cn

办公电话：13612174418

办公地点：滨海校区西院8-308

研究方向：1.计算机视觉；2.感知智能；3.生物医学信息处理

个人简介：

2022年12月毕业于哈尔滨工程大学信息与通信工程专业，获博士学位；2017年-2019年获国家公派资格赴悉尼大学联合培养，师从陶大程院士。

主要研究方向为感知智能、计算机视觉、生物医学信息处理，关注弱标注、少样本、强干扰、不平衡数据情况下的深度学习方法研究。近年来，发表SCI论文10余篇，主持横向项目2项，教育部重点实验室开放课题1项，担任多个知名期刊审稿人。治学态度严谨认真，指导学生参赛获国家级省级奖项20余项，输送多名学生保研、直博至985、211高校。

讲授课程：《Python程序设计》（本科生）；《人工智能应用设计》（本科生）；《智能方向项目实践》（本科生）；《算法分析与设计》（研究生）

主要兼职：（5项以内，按时间倒序排列）

1.《IEEE Signal Processing Letters》期刊审稿人。

2.《Computerized Medical Imaging and Graphics》期刊审稿人。

3.《IEEE Internet of Things Journal》期刊审稿人。

4.《IEEE Transactions on Vehicular Technology》期刊审稿人。

5.《电力大数据》专栏编辑。

工作履历（按时间倒序排列）：

1.2023年1月-至今：天津科技大学 计算机科学与技术系 专任教师

教育背景（按时间倒序排列）：

1.2015.9-2022.7：哈尔滨工程大学 信息与通信工 工学博士

2.2017.11-2019.11：悉尼大学 计算机科学 联合培养博士

3.2010.9-2014.7：哈尔滨工业大学 通信工程 工学学士

主要科研项目：（5项以内，按时间倒序排列）

1. 船载边缘端视觉感知系统研究，横向项目，200万，主持。

2. 基于有监督对比学习的东巴文真字识别模型研究，教育部重点实验室开放课题，3万，主持。

3. 口令解码算法结构优化与对比测试服务，横向项目，28万，主持。

4. 光控CRISPR/Cas13系统靶向抑制DNMT1治疗废用性骨质疏松的研究，中国医药教育协会，骨科骨质疏松创新奖励基金项目，10万，参与。

5. 云助网联居家式监护群关键技术开发（C-Nurse），重点研发计划，200万，参与。

代表性论文：（5篇以内，按时间倒序排列）

1. Zhang Y, Liu F, Lyu J, et al. HMPNet: A Feature Aggregation Architecture for Maritime Object Detection from a Shipborne Perspective[c]. IEEE International Conference on Multimedia & Expo, 2025. （CCFB类）

2. Zhang Y, Xu Y, Lyu J, et al. DCONet: A Dual-Task Collaborative Optimization Network for Infrared Small Target Detection[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2025. （SCI 3区)

3. Zhang Y, Liu F. PRNet: A Contrastive Ranking Model Based on 3D Convolution and Bi-LSTM for ChRs Prediction[C]//International Conference on Intelligent Computing. Singapore: Springer Nature Singapore, 2025: 395-406. (CCFC类)

4. Zhang Y, Lyu J, Bi X. A dual-task dual-domain model for blind MRI reconstruction[J]. Computerized Medical Imaging and Graphics, 2021, 89: 101862. （SCI 1区）

5. Zhang Y, Wang X, Bi X, et al. A light dual-task neural network for haze removal[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2018, 25(8): 1231-1235. （SCI 2区）

招生专业：见学院当年公布的本人可招生专业信息。

研究方向：关注深度学习方法在视觉和信息处理领域的应用问题，主要针对弱标注、少样本、强干扰、不平衡数据的深度学习方法开展研究，涉及小样本学习、多模态学习、神经网络轻量化等领域。应用研究主要包括相机、机器人、无人机对外部环境的感知方法，医学影像的测量和诊断，视觉语言大模型，生物大模型。

备注：“不求甚解勿入此门，混个文凭请往他处”。课题组有丰富的学习资源和全方位的指导，不要求具备基础知识，只要肯学，就能教会你。气氛轻松，工作时间灵活。不要求取得SOTA的结果，只要求对科学研究的高度投入。欢迎渴望自我提升、不畏挑战、对探索未知的科研工作有热情的同学加入!