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    农大机电人

刘景艳
时间:2020年09月24日

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刘景艳,女,1987年生,民建会员,工学博士,讲师,硕士研究生导师,农业电气化及自动化专业,现任河北农业大学永乐高ylg888888电气系教师。中国人工智能学会会员、高级大数据分析师。主要研究方向为人工智能与数字农业、数字化育种,主要从事光谱和成像技术在农业上的应用。近几年,参与完成的省市级科研项目近8项,其中,主持河北农业大学人才引进项目1项、厅级科研项目2项,省重点研发计划课题和省部级科研项目2项;在国内及国际期刊上发表论文10余篇,其中EI收录2篇,SCI二区及以上论文7篇;授权国家发明专利3项;实用新型专利3项;软件著作权1项。参加了国家现代农业产业园数字农业技术研究中心创新团队建设。

科研项目:

1.基于计算机视觉与区块链技术的种子质量检测与溯源。

2.基于表型组学检测种子活力的研究。

3.基于光谱和图像信息的微藻表型机理研究

4.梨剥袋剪柄分级套网一体化分拣机

5.果园水肥树三位一体节水装备关键技术研究

6.果园水肥一体化设施智能控制技术研究

代表性论文:

1.Liu, Jing-Yan,Zeng, Li-Hua,Ren, Zhen-Hui, Du, Tie-Ming and Xuan, Liu .Rapid in situ measurements of algal cell concentrations using an artificial neural network and single-excitation fluorescence spectrometry, Algal Research , 2020,45(SCI二区)

2.Linbai Wang.(#), Jingyan Liu.(#), Jun Zhang, Jing Wang, Xiaofei Fan. Corn seed defect detection based on watershed algorithm and two-pathway convolutional neural networks. Frontiers in Plant Science, 2022,13.(SCI二区top)

3.Li, Yu-chao, Liu, Jing-Yan, Zhang Bo, et al. Three-dimensional reconstruction and phenotype measurement of maize seedlings based on multi-view image sequences. Front Plant Sci, 2022,13:974339(SCI二区top)

4.Liu, Jing-Yan(#),Zeng, Li-Hua(#),Ren, Zhen-Hui. Recent application of spectroscopy for the detection of microalgae life information:A Review.Applied Spectroscopy Reviews, 2020, 55(1): 26-59.(SCI二区)

5.Liu, Jing-Yan, Zeng, Li-Hua, Ren, Zhen-Hui. The application of Spectroscopy technology in the monitoring of Microalgae Cells Concentration.Applied Spectroscopy Reviews, 2021, 56(1):171-192.(SCI二区)

6.Zhang Jun, Wang Xinxin, Liu Jingyan, et al. Multispectral Drone Imagery and SRGAN for Rapid Phenotypic Mapping of Individual Chinese Cabbage Plants[J]. Plant phenomics, 2022,2022:7(SCI一区)

7.Zhang, Xue-Jing, Jingyan Liu, Zhang Bo, Research on Object Panoramic 3D Point Cloud Reconstruction System Based on Structure From Motion. IEEE access, 2022. 10: 110064-110075.(SCI二区)

8.范晓飞,王林柏,刘景艳,周玉宏,张君,索雪松.基于多光谱图像的改进型YOLOv4玉米种子外观质量检测[J],农业机械化学报, 2021. (EI)

9.王林柏,刘景艳,周玉宏,张君,李兴旺,范晓飞.基于分水岭算法结合卷积神经网络的玉米种子质量检测[J],中国农机化研究,2021.

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