1.个人简介
任子良，男，博士研究生，副教授，硕士研究生导师，CCF高级会员/IEEE会员，2017年6月毕业于华南理工大学，先后在广州三星通讯研究院、中国科学院深圳先进技术研究院从事技术研发与科学研究等工作。目前主要从事机器视觉、动作识别与预测、行为理解和目标检测等方向的研究，先后主持国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项子课题1项、广东省自然科学基金项目2项、东莞市科技特派员项目1项，作为合作方负责人/核心成员参与科技部重点研发计划、国家自然科学基金、省市科学基金以及企业课题多项；在IEEE Transactions on Multimedia、Science China-Technological Sciences、IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、Neurocomputing等国内外学术期刊和国际学术会议发表学术论文70余篇，申请和授权国家发明专利50余件；获2025年中国发明协会创新奖一等奖1项、2022年深圳市科学技术奖（技术发明奖）二等奖1项。
2.E-mail：renzl@dgut.edu.cn
3.工作经历
[1]2024/01-至今，东莞理工学院，计算机科学与技术学院，副教授；
[2]2021/12-2023/12，东莞理工学院，计算机科学与技术学院，讲师；
[3]2018/06-2021/11，中国科学院深圳先进技术研究院，博士后&助理研究员；
[4]2012/07-2013/06，广州三星通讯研究院，工程师。
4.获奖情况
[1]2025年中国发明协会创新奖一等奖，面向信息物理系统的制造执行系统，排名3/6；
[2]2022年深圳市科学技术奖（技术发明奖）二等奖，人体动作识别与交互技术及应用，排名5/6。
5.科研项目
[1]国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项，开放场景下人机共融智能感知技术研究，2025年3月-2027年3月，40万/100万，在研，子课题负责人；
[2]粤莞联合基金-地区培育项目，基于人机协作关系表示的行为意图理解方法研究，2023年1月-2025年12月，30万，结题中，主持；
[3]广东省自然科学基金-面上项目，基于多模态特征关系嵌入表示的动作序列识别与理解方法研究，2023年1月-2025年12月，10万，结题中，主持；
[4]东莞市科技特派员项目，智慧园区复杂场景中目标检测与异常行为分析及预警系统研究，2022年9月-2023年8月，10万，结题，主持；
[5]企业委托，AI行为分析系统，2024年1月-2024年12月，15万，结题，主持；
[6]中广核工程有限公司，横向项目，基于视频人体动作捕捉的不安全行为分析及预警系统研究，2020-12 至 2021-12, 99.7万元，结题，参与；
[7]国家自然科学基金委员会, 联合基金项目, U1913202, 大范围复杂动态场景智能安保机器人关键技术，2020-01至 2023-12，253万元，结题，参与；
[8]科技部重点研发计划，面向五金行业制造的国产机器人系统应用示范，2019-06至2022-05，1283万，结题，骨干成员。
6.学术论文
（1）SCI论文
[1]Ziliang Ren, Jiaqi Chen, Fuxiang Wu, Qieshi Zhang*, Jun Cheng*. Language-Guided Multimodal Spiking Neural Networks for Event-Based Action Recognition, IEEE Transactions on Multimedia (TMM), 2025. (Accepted)
[2]Ziliang Ren, Ronggui Liu, Yong Qin, Xiangyang Gao, Qieshi Zhang*. Masked Cosine Similarity Prediction for Self-supervised Skeleton-based Action Representation Learning, Pattern Analysis and Applications, 28(2): 86, 2025.
[3]Ziliang Ren, Miaomiao Jin, Yong Qin, Xiangyang Gao, Qieshi Zhang*. Enhanced Spatio-Temporal Motion Prediction Using Transformer-Augmented Graph Convolutional Networks, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2025.
[4]Jiaqi Chen#, Ziliang Ren#, Qieshi Zhang*, Fuyong Zhang*, Wenguo Liu. Exploring the Potential of Residual Mechanism in Spiking Neural Networks for Human Action Recognition, Science China-Technological Sciences, 68(5): 1580401, 2025.
[5]Ziliang Ren, Li Luo, Yong Qin. Skeleton-guided and Supervised Learning of Hybrid Network for Multi-modal Action Recognition, Journal of Visual Communication and Image Representation, 107: 104389, 2025.
[6]Ziliang Ren, Miaomiao Jin, Huabei Nie, Jianqiao Shen, Ani Dong and Qieshi Zhang. Towards Realistic Human Motion Prediction with Latent Diffusion and Physics-Based Models, Electronics, 14: 605, 2025.
[7]Huaigang Yang, Qieshi Zhang, Ziliang Ren∗, Huaqiang Yuan*, and Fuyong Zhang. Contrastive Learning with Cross-Part Bidirectional Distillation for Self-supervised Skeleton-based Action Recognition, Human-centric Computing and Information Sciences, 2024.
[8]Ziliang Ren, Qieshi Zhang, Qin Cheng, Zhenyu Xu, Shuai Yuan, Delin Luo*. Segment Differential Aggregation Representation and Supervised Compensation Learning of Convnets for Human Action Recognition, SCIENCE CHINA-Technological Sciences, 67(1): 197-208, 2024.
[9]Ziliang Ren, Xiongjiang Xiao, Huabei Nie. Empowering Efficient Spatio-Temporal Learning with 3D CNN for Pose-Based Action Recognition, Sensors, 24(23): 7682, 2024.
[10]Huaigang Yang, Ziliang Ren*, Huaqiang Yuan, Zhenyu Xu and Jun Zhou. Contrastive Self-Supervised Representation Learning without Negative Samples for Multimodal Human Action Recognition, Frontiers in Neuroscience, (17)1225312: 1-14, 2023.
[11]Xiongjiang Xiao, Ziliang Ren*, Huan Li, Wenhong Wei, Zhiyong Yang, Huaide Yang. SlowFast Multimodality Compensation Fusion Swin Transformer Networks for RGB-D Action Recognition, Mathematics, 11(9): 2115, 2023.
[12]Ziliang Ren, Huaqiang Yuan, Wenhong Wei, Tiezhu Zhao, Qieshi Zhang*. Convolutional Non-Local Spatial-Temporal Learning for Multi-Modality Action Recognition, Electronics Letters, 58(20): 765-767, 2022.
[13]Huaigang Yang, Ziliang Ren*, Huaqiang Yuan, Wenhong Wei, Qieshi Zhang and Zhaolong Zhang. Multi-Scale and Attention Enhanced Graph Convolution Network for Skeleton-Based Violence Action Recognition, Frontiers in Neurorobotics, (16)1091361: 1-14, 2022.
[14]Qingxia Li, Dali Gao, Qieshi Zhang, Wenhong Wei, Ziliang Ren*. Interactive Learning of a Dual Convolution Neural Network for Multi-Modal Action Recognition, Mathematics, 10(21): 3923, 2022.
[15]Jun Cheng, Ziliang Ren*, Qieshi Zhang, Xiangyang Gao, and Fusheng Hao. Cross-Modality Compensation Convolutional Neural Networks for RGB-D Action Recognition, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 32(3): 1498-1509, 2022.
[16]Ziliang Ren, Qieshi Zhang, Jun Cheng*, Fusheng Hao, Xiangyang Gao. Segment Spatial-Temporal Representation and Cooperative Learning Of Convolution Neural Networks for Multimodal-Based Action Recognition, Neurocomputing, 433: 142-153, 2021.
[17]Ziliang Ren, Qieshi Zhang, Xiangyang Gao, Pengyi Hao, Jun Cheng*. Multi-modality Learning for Human Action Recognition, Multimedia Tools and Application, 80: 16185-16203, 2021.
[18]Ziliang Ren, Qieshi Zhang, Piye Qiao, Maolong Niu, Xiangyang Gao, and Jun Cheng*. Joint Learning of Convolution Neural Networks for RGB-D-Based Human Action Recognition, Electronics Letters, 56(21): 1112-1115, 2020.
（2）EI论文
[1]Jianbo Shang, Ziliang Ren*, Qieshi Zhang, Fuyong Zhang, Tiezhu Zhao. Adaptive Multi-Frequency Attention Network for Human Motion Prediction, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2025. (CCF C类)
[2]Jun Zhou, Ziliang Ren*, Qieshi Zhang, Kadyrkulova Kyial Kudayberdievna, Taalaybekova Aizharkyn. Re-parameterization Convolution Spiking Neural Network for Object Detection, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2025. (CCF C类)
[3]Yan Chen, Ziliang Ren*, Yong Qin, Xiangyang Gao, Qieshi Zhang. Pure Spike Hybrid Neural Network for Action Recognition, International Conference on Information Communication and Signal Processing, 2025.
[4]Zefeng Chen, Ziliang Ren*, Qingqi Zhong, Qieshi Zhang, Xiangyang Gao. Enhancing Spikeformer Interacting with Spatio-Temporal Attention for Accurate Human Action Recognition, International Conference on Information Communication and Signal Processing, 2025.
[5]Miaomiao Jin, Ziliang Ren*, Qieshi Zhang, Tiezhu Zhao, and Hui Zhao. Incorporating Long and Short-Term Memory Networks and Quaternion Transformation for Human Motion Prediction, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2025. (CCF C类)
[6]Jiaqi Chen, Ziliang Ren∗, Wenhong Wei, Qieshi Zhang, and Xiangyang Gao. Incorporating Recursive and Stateful Self-Connection Learning of SNNs for Improved DVS Event Stream Processing, International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2024), 343-356, 2025. (CCF C类)
[7]Ronggui Liu, Ziliang Ren*, Wenhong Wei, Ziyang Zheng, Qieshi Zhang. Siamese Multi-View Masked Autoencoders for Skeleton-based Action Representation Learning, International Conference on Sensing, Measurement & Data Analytics in the era of Artificial Intelligence (ICSMD), 2024.
[8]Ziyang Zheng, Ziliang Ren∗, Zhanhao Liang, Gulin Wang, Qieshi Zhang. MSGAT: Multi-Stage Graph Attention Network for Human Motion Prediction, IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2306-2312, 2024. (CCF C类)
[9]Miaomiao Jin, Ziliang Ren*, Wenhong Wei, Qian Chen, Ni An. Human Motion Prediction Based on Graph Convolutional Networks and Multilayer Perceptron, International Conference on Sensing, Measurement & Data Analytics in the era of Artificial Intelligence (ICSMD), 1-6, 2023.
[10]Huaigang Yang, Ziliang Ren*, Huaqiang Yuan, Qieshi Zhang, Wenhong Wei, Xiaoyu Hong. Multi-View Contrastive Self-supervised Triplet network for Skeleton-based Action Recognition, International Conference on Sensing, Measurement & Data Analytics in the era of Artificial Intelligence (ICSMD), 2023.
[11]Li Luo, Ziliang Ren*, Yong Qin, Qieshi Zhang, Xiangyang Gao. Skeleton-Embedded Network for Action Recognition, IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics, 918-922, 2023.
[12]Xiongjiang Xiao, Ziliang Ren*, Wenhong Wei, Huan Li, Hua Tan. Shift Swin Transformer Multimodal Networks for Action Recognition in Videos, International Conference on Sensing, Measurement & Data Analytics in the era of Artificial Intelligence, 1-6, 2022.
7.专利授权和申请
[1]任子良，尚剑波，魏文红，李清霞，聂华北，吴帅，叶梓菁，一种基于动态交互式混合锚点的多样化人体运动预测方法及装置，CN202510267045.3，2025-03-07；
[2]任子良，陈嘉琪，秦勇，张福勇，基于脉冲神经网络与自注意力机制的人体动作识别方法，CN202411993624.8，2024-12-31；
[3]任子良，周俊，魏文红，陈倩，陈杨杨，一种脉冲神经网络的训练方法，发明专利，CN202410888494.5，2024-07-04；
[4]任子良，郑梓洋，魏文红，秦勇，李环，邹裕，一种基于弱监督的自适应增强交互图卷积3D人体运动预测方法，发明专利，CN2024105109057，2024-04-26；
[5]任子良，陈嘉琪，魏文红，梁展豪，洪小宇，谢满，一种基于脉冲神经网络的人体动作识别方法，发明专利，CN202311680248.2，2023-12-08；
[6]任子良，靳苗苗，魏文红，秦勇，张福勇，一种基于弱监督与长短期记忆网络的3D人体运动预测方法，发明专利，CN2023108 68509.7，2023-07-17；
[7]张锲石，程俊，欧阳祖薇，任子良，高向阳，康宇航.一种图像处理方法、终端设备及计算机可读存储介质，授权发明专利，ZL202111415647.7，2024-12-13；
[8]张锲石，程俊，康宇航，任子良，高向阳，基于时空注意力和多级LSTM信息表达的车辆轨迹预测方法，授权发明专利，ZL202011423100.7，2024-10-18；
[9]张锲石，程俊，林典，高向阳，任子良，康宇航，一种图像深度估计方法、终端设备及计算机可读存储介质，授权发明专利，ZL202010863390.0，2024-05-28；
[10]李卫民，程俊，高向阳，任子良，张锲石，王海滨，一种人体动作捕捉系统及方法，授权发明专利，ZL202010268190.0，2024-04-16；
[11]高向阳，程俊，张锲石，康宇航，任子良，郭海光，一种机器人的控制方法、机器人及存储介质，授权发明专利，ZL202111518577.8，2024-03-22；
[12]任子良，魏文红，李清霞，梁展豪，朴希南，一种人体动作识别和意图理解方法、终端设备及存储介质，授权发明专利，ZL202210675830.9，2024-01-10；
[13]张锲石，程俊，任子良，康宇航，高向阳，一种基于轨迹相似性度量学习的多目标跟踪重定位方法，授权发明专利，ZL202011435920.8，2023-12-26；
[14]郑浩河，乔丕业，刘航，刘朝鹏，程俊，牛茂龙，程钦，任子良，人体动作识别方法、装置、计算机设备和存储介质，授权发明专利，CN202110828467.5，2023-08-15；
[15]任子良，闫皎洁，张锲石，秦勇，张福勇，洪小宇，融合堆叠LSTM 与SAC 算法的路径规划方法及系统，授权发明专利，ZL202310649008.X，2023-06-06；
[16]任子良，杨怀港，袁华强，魏文红，赵铁柱，基于知识蒸馏与多任务自监督学习的骨架行为识别方法，授权发明专利，ZL202310512443.8，2023-05-09；
[17]任子良，许震宇，秦勇，张福勇，曲超，任炎芳，一种定位方法、定位装置及存储介质，授权发明专利，ZL202310475470.2，2023-04-28；
[18]任子良，罗里，梁展豪，秦勇，吴成锐，陈嘉韶，李银凤，动作序列识别和意图推断方法、装置、设备及存储介质, 授权发明专利，ZL202310335615.9，2023-04-23；
[19]高向阳，程俊，张锲石，任子良，一种汽车驾驶员数据采集系统和穿戴式辅助驾驶设备，授权发明专利，ZL201911284080.7，2023-04-11；
[20]张锲石，程俊，詹廷章，任子良，高向阳，康宇航.基于道路特征的车辆轨迹预测数据处理方法和装置，授权发明专利，ZL202111536333.2，2022-11-15；
[21]高向阳，程俊，康宇航，任子良，张锲石，光源控制电路及视觉检测仪，授权发明专利，CN202111348689.3，2022-10-25；
[22]任子良，程俊，张锲石，高向阳，康宇航，一种动作检测方法、装置、终端设备和存储介质，授权发明专利，ZL202110889116.5，2022-06-12；
[23]任子良，程俊，张锲石，高向阳，康宇航，一种基于特征交互学习的动作识别方法及终端设备，授权发明专利，ZL202011078182.6，2020-10-10；
[24]任子良，程俊，张锲石，高向阳，一种行为识别方法、装置及终端设备，授权发明专利，ZL201910718037.0，2019-08-05。
