团队 名称：智能计算与图像理解

项目编号：19SCX03

项目负责人：李亚文

项目组成员： 陈垚、何建强、王博、赵杰、 李华、杜红乐、

张军、陈月星

主要研究方向：

本团队的应用机器视觉和深度学习算法对农作物叶部病害进行早期的检测与识别，实现病害早期预防，避免病害扩散引起农作物物产量下降，可以直接减少经济损失，同时病害的及时检测能够减少化学制剂的使用，减轻对环境的污染，也保证了果品品质；并利用现代化的智能处理技术实现农业自动化，提高农作物产量，节省人力成本，助力乡村振兴。

方向1：机器视觉技术在农林、果业等病害无损检测中的应用。

以商洛市苹果、核桃、农作物玉米和小麦为研究对象，利用机器视觉相关技术实现对早期叶部病害的检测。对于病害明显的病状利用机器视觉的方法，利用不同算法进行颜色特征、纹理特征、或者形状特征参数的提取，利用支持向量机等方法进行训练分类，从而与正常香菇样本图像进行比对，实现早期病变的识别与预防；对于一些病害复杂的情况，实现多元化特征检测与深度学习CNN相结合的方法，实现样本多元参数提取，并卷积神经网络进行分类训练，实现病害检测。

方向2：人工智能技术在秦岭生态环境保护中的应用。

商洛大力实施碧水蓝天、清洁增绿、循环及生态移民等六大工程，全面实施循环发展战略，将现代人工智能技术应用于秦岭生态环境保护中，丹江水质监测、秦岭森林环境火灾预警、大气污染雾霾监测预警等。

方向3：人工智能技术在现代可视化农业中的应用。

将物联网技术用于商洛现代化农业种植中，实现远程对农田情况的实时了解，对环境中的温度、湿度、二氧化碳浓度、光照强度等环境因子进行监测，助力于智慧农业的发展。

团队已取得主要成果：

团队成员主持获批陕西省科技厅科技计划项目3项、教育厅项自然科学研究项目目4项，获得陕西省高等学校科技成果三等奖1项，发表相关论文23篇，其中核心论文共19篇，其中SCI和EI收录8篇，授权国家发明专利5项，实用新型专利6项，授权软件著作权12件；完成专利成果转换4项，主持横向课题12项，累计到账经费375万元。