教育背景

●2014.09-2019.06 清华大学 博士 安全科学与工程

●2017.09-2018.09 美国宾夕法尼亚州立大学 联合培养博士 信息科学与技术

●2010.09-2014.06 清华大学 本科 工程物理

工作经历

●2024.04-至今 清华大学安全科学学院 助理研究员

●2023.02-2024.03 清华大学工程物理系 助理研究员

●2019.07-2023.01 清华大学工程物理系 博士后

教学工作

本科生课程：《灾害来临-应急科技保安全》（2024秋至今，与陈涛（B）联合授课）

研究领域

●主要研究领域为城市重大灾害防控，灾害监测预警技术

研究概况

1.建筑火灾探测报警技术
针对建筑火灾感烟探测器抗干扰能力弱、误报率高的问题，提出了基于贝叶斯估计的多感烟探测器时空耦合火灾报警判别模型，构建了小波-CNN模型用于图像火灾复合探测，大幅提升了建筑火灾监测的真警识别率，有效解决了高误报率冲击我国大规模消防联网的难题，研究高抗干扰能力的双波长感烟探测技术，建立波长、光强、角度的识别模型，在新一代感烟探测器研发方面取得重要进展，实现了灰尘和水蒸气的识别能力。
2.群体风险感知与防控技术
提出了社交媒体、新闻媒体、监控视频等多源数据融合方法，研发了深度学习和社会力模型相结合的密集人群风险预警技术，提出了基于人员轨迹压缩以及轨迹伴随模式挖掘的疫情防控密接者判定方法，构建了宏观微观相结合的大型活动疫情传播和高风险暴露人群疏导管控情景推演模型，应用于北京冬奥会，为大型活动安全和应急提供技术保障。

学术成果

研究项目
2025-2027 科技部十四五国家重点研发计划（青年科学家计划）“住宅和餐饮场所燃气储用消防安全监测预警技术(2024YFC3082700)” 项目负责人
2022-2023 国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）“考虑大型活动中人群聚集行为模式的疫情控制方法” 项目负责人
2021-2024 科技部十四五国家重点研发计划“应急响应相关标准的知识推荐模型” 参与，课题负责人
期刊论文 (Journal Articles)
[1] Lida Huang, Tao Chen*, Qing Deng, Yuli Zhou. (2023). Reasoning disaster chains with Bayesian network estimated under expert prior knowledge. International Journal of Disaster Risk Science, Vol. 14, pp. 1011-1028.
[2] Lida Huang*, Panpan Shi, Haichao Zhu. (2022). An integrated urgency evaluation approach of relief demands for disasters based on social media data. International Journal of Disaster Risk Reduction, Vol. 80, 103208.
[3] Lida Huang, Panpan Shi, Haichao Zhu, Tao Chen*. (2022). Early detection of emergency events from social media: A new text clustering approach. Natural Hazards, Vol. 111, pp. 851-875.
[4] Lida Huang, Gang Liu, Tao Chen *, Hongyong Yuan, Panpan Shi, Yujia Miao. (2022). Similarity-based emergency event detection in social media. Journal of Safety Science and Resilience, Vol. 2, Issue 1, pp. 11-19.
[5] Lida Huang, Gang Liu, Yan Wang, Hongyong Yuan, Tao Chen*. (2022). Fire detection in video surveillances using convolutional neural networks and wavelet transform. Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 110, 104737.
[6] Hongyong Yuan, Yiqing Liu, Lida Huang*, Gang Liu, Tao Chen*, Guofeng Su, Jiakun Dai. (2025). Real-time detection of urban gas pipeline leakage based on machine learning of IoT time-series data. Measurement, Vol. 242, Part B, 115937.
[7] Qing Deng, Kuo Wang, Jiahao Wu, Feng Yu, Huiling Jiang, Lida Huang*. (2023). An integrated model for evaluating the leakage risk of urban gas pipe: A case study based on Chinese real accident data. Natural Hazards, Vol.
116, pp. 319–340.
[8] Gang Liu, Hongyong Yuan*, Lida Huang*. (2023). A fire alarm judgment method using multiple smoke alarms based on Bayesian estimation. Fire Safety Journal, Vol. 136, 103733.
[9] Kaiyuan Li, Gang Liu, Hongyong Yuan*, Yang Chen, Yunzhi Dai, Xiangrui Meng, Yuxin Kang, Lida Huang*. (2023). Dual-wavelength smoke detector measuring both light scattering and extinction to reduce false alarms. Fire, Vol.6, Issue 4, 140.
[10] Kaili Lin, Lifan Zhang, Lida Huang*, Zhili Feng, Tao Chen*. (2023). Improved Particle Swarm Path Planning Algorithm with Multi-Factor Coupling in Forest Fire Spread Scenarios. Fire, Vol. 6, Issue 5, 202.
[11] Xuecai Xie, Jun Hu*, Gui Fu, Xueming Shu, Yali Wu, Lida Huang*, Shifei Shen. (2023). Investigation of Unsafe Acts Influence Law Based on System Dynamics Simulation: Thoughts on Behavior Mechanism and Safety Control. International Journal of Environmental Research and Public Health, Vol. 20, 4733.
[12] Hongyong Yuan, Lida Huang*, Tao Chen, Yang Chen, Hui Zhang, Xuerui Chen, Qing Deng, Zhichao He, Jiajun Wang, Yiting Wang. (2022). Key technologies of the emergency platform in China. Journal of Safety Science and Resilience, Vol. 3, Issue 4, pp. 404-415.

发明专利
[1] 文本聚类方法、装置、电子设备及存储介质
[2] 基于无人机视频的林火蔓延数据同化方法以及装置
[3] 视频监控火灾的检测方法及装置
[4] 宽光谱光源和多角度的颗粒散射和消光特性测量装置
[5] 流行病学调查中目标对象的识别方法、装置和计算机设备

学术兼职

2014.12-至今，公共安全科学技术学会应急管理专业委员会 委员

奖励与荣誉