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孙宏伟职称：讲师（高校） 邮箱： sunhongwei@hdu.edu.cn 研究方向： 植物信息传感与智能决策 |
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孙宏伟职称：讲师（高校） 邮箱： sunhongwei@hdu.edu.cn 研究方向： 植物信息传感与智能决策 |
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个人简介
主要科研方向为植物信息传感与智能决策。多年来从事计算机视觉、光谱检测、嵌入式系统等方面研究工作，主要应用场景包括茶芽自动识别、茶树氮素监测、土壤肥力在线传感、生鲜肉品质检测等；设计并研发多款便携式光学传感检测设备，包括植物表型在线检测系统、生鲜猪肉新鲜度光学检测设备、激光式猪胴体背膘厚测量仪等。 教育经历
工作经历
社会职务
2019-08 至 今, 杭州电子科技大学, 自动化学院 |
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研究领域
主要研究领域：农业场景下多源信息传感与智能决策 （1）光谱检测技术 （2）计算机视觉技术 （3）土壤-植物信息传感 （4）农业智能装备 |
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教学与课程
主要教授课程： 《机器学习》、《深度学习》、《模式识别》 |
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横向科研
便携式土壤养分多指标检测装置开发 |
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纵向科研
(1) 国家自然科学基金委员会, 国际(地区)合作与交流项目重点项目, 基于混合高光谱-SAR遥感系统在农业领域的应用研究, 2025-01-01 至 2027-12-31, 200万元, 在研, 参与 (2) 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 呼吸抑制下时空融合建模的种薯早期疮痂病无损感知研究, 2025-01-01 至 2028-12-31, 49万元, 在研, 参与 (3) 浙江省自然科学基金委, 浙江省自然科学基金青年项目, 融合作物生长时序模型的茶树冠层尺度氮素营养光学诊断方法研究, 2021-01 至 2023-12, 10万元, 结题, 主持 |
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论文
[1] CHEN F N, WU B, LI Y, et al. Fusion of fluorescence and visible imaging for unsupervised detection of potato defects [J]. Food Control, 2026, 184.（通讯作者） [2] LIU H, CHEN F, ZHANG L, et al. Improvement method for tea leaf moisture content prediction using VIS-NIR spectrum based on transfer learning [J]. Spectrochimica Acta Part a-Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2025, 343.（通讯作者） [3] CHEN F, REN K, LI Y, et al. Potato deformity detection and evaluation using Douglas-Peucker algorithm combined with graham algorithm [J]. Journal of Food Measurement and Characterization, 2025.（通讯作者） [4] CHEN F, LI Y, SUN H, et al. Petal damage and bent flower detection method of rose cut flowers based on computer vision [J]. Scientia Horticulturae, 2025, 340. （通讯作者） [5] LUO B, SUN H, ZHANG L, et al. Advances in the tea plants phenotyping using hyperspectral imaging technology [J]. Frontiers in Plant Science, 2024, 15. （通讯作者） [6] LI Y, SUN H, ZHENG Y, et al. Combined gramian angular difference field image coding and improved mobile vision transformer for determination of apple soluble solids content by Vis-NIR spectroscopy [J]. Journal of Food Composition and Analysis, 2024, 131. （通讯作者） [7] LI Y, CHEN Z, ZHANG F, et al. Research on detection of potato varieties based on spectral imaging analytical algorithm [J]. Spectrochimica Acta Part a-Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2024, 311. （通讯作者） [8] ZHANG L, ZHANG C, LI W, et al. Rapid Indentification of Auramine O Dyeing Adulteration in Dendrobium officinale, Saffron and Curcuma by SERS Raman Spectroscopy Combined with SSA-BP Neural Networks Model [J]. Foods, 2023, 12(22). （通讯作者） [9] ZHANG F, SUN H, XIE S, et al. A tea bud segmentation, detection and picking point localization based on the MDY7-3PTB model [J]. Frontiers in Plant Science, 2023, 14. （通讯作者） [10] XIE S, SUN H. Tea-YOLOv8s: A Tea Bud Detection Model Based on Deep Learning and Computer Vision [J]. Sensors, 2023, 23(14). （通讯作者） |
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著作
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专利成果
[1] 一种土壤全氮含量检测装置[P]. 20250530, CN120489983A [2] 一种多叶位茶树光谱采集系统[P]. 20240619, CN118655093A [3] 一种便携式茶鲜叶含水率快速监测仪及方法[P]. 20240327, CN118190845A [4] 一种微型茶叶采摘无人机及其应用[P]. 20231012, CN117337692A [5] 一种基于深度学习的茶树茶芽分割方法[P]. 20221217, CN115797367A |
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软件成果
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