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  • 教师姓名: 杨勐
  • 电子邮箱:
  • 所在单位: 人工智能学院
  • 学历: 硕博连读
  • 办公地点:
  • 性别: 男
  • 联系方式:
  • 学位: 博士
  • 职称: 教授
  • 博士生导师: 是
  • 硕士生导师: 是

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基本信息

杨勐 教授

硕士/博士生导师

国家级青年人才

西安交通大学青年拔尖人才A类

 西安交通大学

人工智能学院

人工智能与机器人研究所

人机混合增强智能全国重点实验室

研究领域

研究领域:模式识别与智能系统;机器人环境感知与协作;具身智能

目前的研究内容:

(1)三维视觉信息处理(3D vision perception);

(2)多模态视觉信息融合(Multi-modal perception);

(3)机器人三维环境感知(Robot 3D scene perception);

(4)多机器人感知与协作(Multi-robot Collaboration);

(5)人-机器人交互与协作(Human-robot Collaboration)

教育与工作经历

教育背景

2008.09~2014.07 西安交通大学模式识别与智能系统

工学博士(导师:郑南宁院士)

2011.10~2012.10 加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系 联合培养博士
2004.09~2008.07 西安交通大学信息工程系 工学学士

工作经历

2024.10~今 西安交通大学人工智能与机器人研究所 教授、硕士/博士生导师
2018.04~2024.9

西安交通大学人工智能与机器人研究所

副教授、硕士/博士生导师
2018.06~2021.3

西安交通大学人工智能与机器人研究所

博士后

2014.08~2018.03

西安交通大学人工智能与机器人研究所

助理教授、硕士生导师
2014.08~2018.04

西安交通大学计算机系

博士后

 

学术成果

下划线:课题组学生,星号*:通讯作者

 

专著教材

[2] 郑南宁,杨勐,刘剑毅,数字信号处理简明教程习题解析(第2版),西安交通大学出版社,2022年12月。

[1] 郑南宁,杨勐,刘剑毅,数字信号处理简明教程习题解析,西安交通大学出版社,2019年4月。

 

技术报

[6] Y. Li, M. Yang, et al., "LGM-Net: A Lightweight and Generalizable Network for Multi-Scale Guided Depth Super-Resolution," 2026.

[5] Y. Liu, M. Yang, et al., "DNINet: Depth Completion with Multi-Scale Depth-Normal Interaction," 2026.

[4] M. Li, L. Zhang, M. Yang, et al., "Scene Scale Prediction Network for Generalizable Monocular Depth Estimation," 2025.

[2] B. Chen, M. Yang, et al., "Joint Absolute-Relative Relation Network for Generalizable Depth Completion," 2025.

[1] X. Zhou, M. Yang, et al., "End-to-End 3D Object Detection with Depth Sructure and Location Contraints," 2023. 

 

近五年的代表性论文

[21] 郑南宁,杨勐,姜维周,孙宏滨,丁宁,具身智能发展趋势与展望,中国工程科学,2026年1月。[link]

[20] 郑南宁,杨勐,汪建基,蒋才桂,辛景民,人工智能本科专业大学物理课程改革与实践,计算机教育,2025年12月。[link]

[19] D. Suzhang, L. Zhang, M. Yang*, et al., "Relative RGB-Depth Structure Network for Generalizable Depth Map Recovery," 2025. [link]

[18] Z. Kuang, R. Ding, H. Wang, M. Yang*, et al., "CoIn3D: Revisiting Configuration-Invariant Multi-Camera 3D Object Detection," IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Denver, Colorado, USA, June 2026. [link]

[17] Z. Kuang, R. Ding, M. Yang*, et al., "Object-Scene-Camera Decomposition and Recomposition for Data Efficient Monocular 3D Object Detection", International Journal of Computer Vision (IJCV), Jan. 2026. [link]

[16] R. Ding, Z. Kuang, M. Yang*, et al., "Multi-modal Decouple and Recouple Network for Robust 3D Object Detection," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), Jan. 2026. [link]

[15] L. Zhang, M. Li, M. Yang*, et al., "Relative Depth Knowledge Distillation for Generalizable Monocular Depth Estimation," Neurocomputing, Jan. 2026. [link]

[14] R. Ding, Z. Kuang, M. Yang*, et al., "RayD3D: Distilling Depth Knowledge along the Ray for Robust Multi-view 3D Object Detection," AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Singapore, Jan. 2026. [link]

[13] H. Wang, A. Xiao, X. Zhang, M. Yang*, et al., "PacGDC: Label-Efficient Generalizable Depth Completion with Projection Ambiguity and Consistency," IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Honolulu, Hawaii, USA, Oct. 2025. [link]

[12] F. Li, R. Ding, M. Yang*, et al., "Consistent Feature Alignment for Cross-Modal Knowledge Distillation in Monocular 3D Object Detection," IEEE/RJS International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, Oct. 2025. [link]

[11] S. Liu, D. Suzhang, M. Yang*, et al., "Depth Map Super-Resolution via Deep Cross-modality and Cross-scale Guidance," IEEE Transactions on Multimedia (TMM), Mar. 2025. [link]

[10] H. Wang, M. Yang*, et al., "Scale Propagation Network for Generalizable Depth Completion," IEEE Transactions on Pattern Analsis and Machine Intelligence (T-PAMI), 2025. [link]

[9] C. Wei, M. Yang*, et al., "FS-Depth: Focal-and-Scale Depth Estimation from a Single Image in Unseen Indoor Scene," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), Nov. 2024. [link]

[8] R. Ding, M. Yang*, et al., "Selective Transfer Learning of Cross-Modality Distillation for Monocular 3D Object Detection," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), Oct. 2024. [link]

[7] H. Wang, M. Yang*, et al., "G2-MonoDepth: A General Framework of Generalized Depth Inference from Monocular RGB-X Data," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), May 2024. [link]

[6] M. Yang*, L. Zhang, D. Suzhang, C. Zhu, and N. Zheng, "Misaligned RGB-Depth Boundary Identification and Correction for Depth Image Recovery," IEEE Transactions on Broadcasting (TBC), Mar. 2024. [link]

[5] H. Wang, M. Yang*, C. Zhu, and N. Zheng, "RGB-Guided Depth Map Recovery by Two-Stage Coarse-to-Fine Dense CRF Models,"  IEEE Transactions on Image Processing (TIP), Jan. 2023. [link]

[4] D. Ren, M. Yang*, J. Wu, et al., "Surface Normal and Gaussian Weight Constraints for Indoor Depth Structure Completion," Pattern Recognition (PR), Jan. 2023. [link]

[3] H. Wang, M. Yang*, X. Lan, C. Zhu, and N. Zheng, "Depth Map Recovery based on a Unified Depth Boundary Distortion Model," IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2022. [link]

[2] M. Yang, C. Zhu, X. Lan, and N. Zheng, "Efficient Estimation of View Synthesis Distortion for Depth Coding Optimization," IEEE Transactions on Multimedia (TMM), Apr. 2019. [link]

[1] M. Yang and N. Zheng. "SynBF: A New Bilateral Filter for Post-removal of Noise from Synthesis Views in 3D Video," IEEE Transactions on Multimedia (TMM), Jan. 2019. [link]

 

授权发明专利

[10] 杨勐,邝兆年,丁瑞,郑南宁,“一种用于单目3D目标检测的数据增强方法及系统”,申请号:2024119412721,2024年12月26日。(已授权)

[9] 杨勐,周祥,丁瑞,郑南宁,“一种基于平面约束与位置约束的3D目标检测方法及系统”,申请号:202310028861.X,2022。(已授权)

[8] 杨勐,任东冉,郑南宁,“一种弱对齐RGB-D图像引导的深度图补全方法及系统”,申请号:202211064275.2,2022年8月31日。(已授权)

[7] 杨勐,任东冉,郑南宁,“一种基于法向量和高斯权重约束的深度图像补全方法及系统”,申请号:ZL202110574430.4,2021年5月。(已授权)

[6] 杨勐,王昊天,郑南宁,”基于两层全连接条件随机场模型的深度图结构修复方法“,申请号:ZL202111057715.2,2021年11月。(已授权)

[5] 杨勐,王昊天,郑南宁,“一种基于RGB-D的SSIM结构相似度的迭代深度图结构修复方法”,申请号:ZL200010007508.X,2020年1月。(已授权)

[4] 杨勐,陈翔,光宇杰,郑南宁,“一种基于引导滤波器的鲁棒深度图结构重建和去噪方法”,申请号:ZL202010007506.0,2020年1月。(已授权)

[3] 杨勐,郝鹏程,王爽,郑南宁,“一种基于显著性前景内容的低光照图像增强方法”,申请号:ZL202010056934.2,2020年1月16日。(已授权)

[2] 杨勐,马勇,郑南宁,“一种基于单视点RGB-D图像的大尺度全景视点合成方法”,申请号:ZL202010113813.7,2020年2月24日。(已授权)

[1] 杨勐,光宇杰,成钰,郑南宁,“一种基于彩色图引导的深度图恢复及视点合成优化方法”,申请号:ZL201810600927.7,2018年6月。(已授权)


纵向科研项目

 

序号  名称 来源 时间 角色 类别 备注
13 大模型驱动的多复合机器人协同导航与操作研究 国家重点研发计划青年科学家项目 2026.7-2029.6 负责人 纵向
12 复杂决策物理智能系统安全可信行为交互与评估 新一代人工智能国家科技重大专项 2026.1-2028.12 子课题负责人 纵向
11 自主移动机器人鲁棒环境感知与协作 国家级青年人才计划项目 2025.1-2027.12 负责人 纵向
10 面向具身智能的移动机器人协同感知与协作研究 西安交通大学青年拔尖人才支持计划(A类) 2024.9-2030.9 负责人 纵向
9 面向多形态自主移动智能体的通用单视角三维视觉感知模型研究 国家自然科学基金面上项目 2024.1-2027.12 负责人 纵向
8 智能储能系统管理技术及其典型应用集成 国家重点研发计划 2021.12-2025.11 子课题负责人 纵向 结题
7 基于多模态RGB-D结构相似性的高精度深度图重建方法研究 陕西省自然科学基金面上项目 2022.1-2023.12 负责人 纵向 结题
6 基于多模态视觉数据的复杂环境感知研究 广东省重点领域研发计划项目—新一代人工智能 2020.1-2022.12 子课题负责人 纵向 结题
5 视觉多模态主动感知系统 QY实验室项目 2019.8-2022.12 子课题负责人 纵向 结题
4 高精度深度感知数据重建及应用 中国博士后科学基金(二等) 2019.01~2020.12 负责人 纵向 结题
3 智能护理机器人关键技术与示范应用 国家重点研发计划 2017.12~2020.11 子课题负责人 纵向 结题
2 自由视点三维视频中纹理-深度图像联合建模及应用 国家自然基金青年项目 2016.01~2018.12 负责人 纵向 结题
1 自由视点三维视频中虚拟视频质量解析建模及应用 中国博士后科学基金(一等) 2016.01~2017.12 负责人 纵向 结题

 

荣誉与获奖

2025.12,陕西省2025年高等教育(本科)教学成果特等奖,“夯基础、重交叉、突创新、强能力四维驱动的人工智能本科培养体系构建与实践”,郑南宁,辛景民,魏平,孙宏滨,刘剑毅,杜少毅,张雪涛,蒋才桂,杨勐,汪建基

2025.10,2025全国高校人工智能教育大会优秀案例一等奖,“现代物理与人工智能课程建设与实践”,杨勐,辛景民,郑南宁

2025.12,西安交通大学2025年本科生专业实习优秀团队,指导教师

2025.9,西安交通大学2024-2025学年“优秀班主任”荣誉称号

2024.9,中央组织部“万人计划”青年拔尖人才计划

2023.5,高等教育(研究生)国家级教学成果一等奖,“价值塑造、前沿引领、产教融合、团队协同的人工智能高层次人才培养新体系”,郑南宁,辛景民,龙建纲,孙宏滨,薛建儒,兰旭光,王飞,程洁,魏平,杜少毅,刘剑毅,张雪涛,刘龙军,杨勐,陈霸东

2021.1,中国自动化学会科普奖,“AI科普行动”,辛景民,李杰,刘剑毅,魏平,王芳芳,王乐,杨勐,刘龙军,汪建基,葛晨阳

2021.10,互联网+大学生创新创业大赛陕西省金奖,“博远智能——现代化智慧工厂改造升级解决方案”,指导教师

2020.9,互联网+大学生创新创业大赛陕西省金奖、全国铜奖,“恒通科技——滤波器镀银领跑者”,指导教师

2015.12,西安交通大学 “信源通”高水平论文奖

2015.11,基金委信息学部、中国自动化学会“2015年中国模糊图像处理竞赛”,交通场景图像增强挑战赛第一名,指导教师

2015.11,基金委信息学部、中国自动化学会“2015年中国模糊图像处理竞赛”,交通标志图像识别挑战赛第四名,指导教师

2015.11,基金委信息学部、中国自动化学会“2015年中国模糊图像处理竞赛”,双目立体视觉环境感知挑战赛第一名,指导教师

联系方式

地点:逸夫科学馆202室(兴庆校区)

          4号巨构4-2170(创新港校区)

 

邮箱:mengyang at mail.xjtu.edu.cn

 

地址:陕西省西安市咸宁西路28号