董丽，博士，助理教授。2022年毕业于哈尔滨工业大学，主要研究方向为：细粒度目标计数，多模态信息融合，AIGC与视觉计数，计算机视觉与视觉大模型等。其在包括《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《Information Sciences》和《IEEE Transactions on Consumer Electronics》等重要学术期刊上发表了10余篇论文。目前，主持：国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）和深圳市高等院校稳定支持项目各一项。欢迎感兴趣的同学加入研究组，有意请发简历到邮箱：dongli@sztu.edu.cn。

主要研究方向涵盖：计算机视觉、视觉大模型与开放世界计数、细粒度目标计数、多模态信息融合等。

一、教育经历

2017.03-2022.11  哈尔滨工业大学 计算机应用技术 博士

2009.09-2011.12  哈尔滨工业大学 计算机科学与技术 硕士

2005.09-2009.07  哈尔滨理工大学 网络工程 学士

二、工作经历

2023.02至今 深圳技术大学 助理教授

2015.03-2017.02 深圳咔嚓移动科技有限公司 联合创始人

2012.02-2014.01 百度国际科技有限公司 开发测试工程师

三、主持项目

[1] 国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）,2026.01.01-2028.12.31,30万元,在研，主持。

[2] 深圳市稳定支持面上项目，2023.10.1-2026.9.30，30万元，在研，主持。

[3] 校级教学改革研究项目，基于开源互动项目的《人工智能导论》教学改革探索与研究,2024.03-2026.03, 2万，在研，主持。

四、主要成果及荣誉

[1]. Li Dong, Qingji Ren, Jianyang Shi, Bowen Zhang. BiGeoDepth: Leveraging Bi-Geometric Priors for Unsupervised Monocular Depth Estimation in Indoor Environments, IEEE Transactions on Consumer Electronics, Feb. 2025, 71(2):2988-2998.

[2]. Li Dong, Haijun Zhang, Jianghong Ma, Xiaofei Xu, Yimin Yang, Q.M.Jonathan Wu. CLRNet: A Cross Locality Relation Network for Crowd Counting in Videos. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, May 2024, 35(5): 6408-6422. (入选深圳市科协主办的 “第三届深圳市优秀科技学术论文”)

[3]. Li Dong, Haijun Zhang, Dongliang Zhou, Jianyang Shi, and Jianghong Ma. CCTwins: A Weakly Supervised Transformer-Based Crowd Counting Method with Adaptive Scene Consistency Attention. IEEE Transactions on Consumer Electronics, Feb. 2024, 70(1): 22-35.

[4]. Li Dong, Zinao Su, Xianghua Fu, Bowen Zhang, Genan Dai. Implicit Stance Detection with Hashtag Semantic Enrichment. Mathematics, 2024, 12(11):1663.

[5]. Li Dong, Haijun Zhang, Kai Yang, Dongliang Zhou, Jianyang Shi, Jianghong Ma. Crowd Counting by Using Top-k Relations: A Mixed Ground-Truth CNN Framework. IEEE Transactions on Consumer Electronics, Jul. 2022, 68 (3), 307-316.

[6]. Li Dong, Haijun Zhang, Yuzhu Ji, Yuxin Ding. Crowd counting by using multi-level density-based spatial information: A Multi-scale CNN framework, Information Sciences, 2020, 528:79-91.

[7] 张海军，董丽。基于空间信息融合与卷积神经网络的人群计数方法。发明专利,授权,2023-07-28, 中国, ZL202010287687.7

[8] 张海军，董丽。基于局部交叉时空信息与卷积神经网络的视频人群计数方法。发明专利,授权,2025-03-25, 中国, ZL202210004146.8.