个人资料
- 部门: 水利与土木工程学院
- 性别: 男
- 民族: 汉族
- 专业技术职务: 副教授
- 行政职务:
- 毕业院校: 中国农业大学
- 学位: 博士
- 联系电话:
- 电子邮箱: mjc@cau.edu.cn
- 办公地址: 北京市海淀区清华东路17号水院楼424
- 通讯地址: 北京市海淀区清华东路17号
- 邮编: 100083
- 传真:
专家类别
- 学术学位导师类型: 硕导
- 专业学位研究生导师类型: 硕导
- 从事学科1: 农业工程
- 从事学科2:
- 从事专业1: 农业生物环境与能源工程
- 从事专业2:
- 研究方向1: 畜禽信息多模态智能感知
- 研究方向2:
- 从事专业学位领域名称:
教育经历
-
2012.09.01-2016.07.01,工学博士学位,中国农业大学,农业信息化技术
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2010.09.01-2012.06.25,农业推广硕士专业学位,中国农业大学,农业信息化
-
2006.09.01-2010.07.01,管理学学士学位,中国农业大学,土地资源管理
个人简介
马浚诚,男,博士,中国科协第四届青年托举人才,2023年中国农业大学青年研究员引进,现任中国农业大学水利与土木工程学院副教授,硕士生导师,主要从事农业生物信息智能感知方法研究;2016年毕业于中国农业大学信息与电气工程学院,获工学博士学位,2014年9月-2015年9月,获得国家留学基金委资助,赴Oklahoma State University进行联合培养,师从国际知名华人农业工程专家Ning Wang教授;以第一/通讯作者在《Computers and Electronics in Agriculture》、《Expert Systems With Applications》、《Horticulture Research》、《Field Crops Research》、《European Journal of Agronomy》和《农业工程学报》等期刊发表SCI/EI论文20余篇(中科院一区,TOP论文13篇,单篇最高引用超过300次),授权国家发明专利5项。
教学科研概况
1、科研与学术工作经历 (1)2023-06至今,中国农业大学水利与土木工程学院,农业建筑与环境工程系,副教授 (2)2021-01至2023-05,中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,农业减灾研究室,副研究员 (3)2017-07至2020-12,中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,农业减灾研究室,助理研究员 2、主持的科研项目/课题 (1)国家自然科学基金委员会,面上项目,32371998,农田尺度具有场景自适应能力的冬小麦产量预测方法研究,2024-01-01至2027-12-31,50万元,在研,主持 (2)国家自然科学基金委员会,青年科学基金项目,31801264,基于时序图像分析的冬小麦苗期冠层生长动态监测方法研究,2019-01-01至2021-12-31,23万元,结题,主持 (3)中国科学技术协会,人才项目,2018QNRC001,中国科协青年人才托举工程第四届项目,2018-07至2021-12,45万元,结题,主持 (4)农业农村部农业信息化标准化重点实验室,纵向项目,AIS2018-01,设施蔬菜病害识别与诊断物联网技术标准研究,2018-06至2020-05,2万元,结题,主持 (5)通辽市科左中旗水务局,横向项目,灌溉量对通辽玉米长势和产量的影响,2021-04至2022-04,49.56万元,结题,主持 3、代表性论著 (1)Field-scale yield prediction of winter wheat under different irrigation regimes based on dynamic fusion of multimodal UAV imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2023, 118: 103292. (第一作者,中科院一区,TOP,IF=7.5) (2)Towards improved accuracy of UAV-based wheat ears counting: a transfer learning method of the ground-based fully convolutional network. Expert Systems with Applications, 2022, 191: 116226, 2022-04. (第一作者,中科院一区,TOP,IF=8.5) (3)Estimating above ground biomass of winter wheat at early growth stages using digital images and deep convolutional neural network. European Journal of Agronomy, 2019, 103: 117–29. (第一作者,中科院一区,TOP,IF=5.2) (4)Growth monitoring of greenhouse lettuce based on a convolutional neural network. Horticulture Research, 2020, 7: 124, 2020-12.(通讯作者,中科院一区,TOP,JCR Horticulture类排名第一,IF=8.7) (5)A recognition method for cucumber diseases using leaf symptom images based on deep convolutional neural network. Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 154: 18–24, 2018-11. (第一作者,中科院一区,TOP,JCR Agriculture Multidisciplinary类排名第一,IF=8.3,ESI计算机类高被引论文) 4、学术奖励 (1)马浚诚(7/11),面向移动终端的农业信息智能获取关键技术及应用,教育部,科技进步,省部级二等奖,2015 (2)马浚诚(10/20),蔬菜病害识别诊断与预警物联网关键技术研究与示范,大北农集团,创新奖,其他,2015 (3)马浚诚(1/5),《基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统》,科技部中国科技信息研究所,2021年度中国精品科技期刊顶尖论文—领跑者5000,2021 (4)马浚诚(1/5),《基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系》,中国科学文献计量评价中心,学术精要(2022年10-11月)高PCSI论文、高被引论文、高下载论文,2022 (5)马浚诚(通讯作者,4/5),《基于卷积神经网络的冬小麦麦穗检测计数系统》,农业机械学报杂志社,优秀论文奖,2022 (6)马浚诚(1/6),《基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统》,农业机械学报杂志社,优秀论文奖,2019
社会职务
国际期刊《Agronomy》专刊 "Computer Vision and Deep Learning Technology in Agriculture"客座编辑
开授课程
研究生课程:近十年课程数据
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1、农业生物环境与能源工程专业英语(外文专著阅读),2024-2025,第一学期,星期四
科研项目
纵向项目
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1、2024.04.07-2027.12.31,国家自然科学基金项目,农田尺度具有场景自适应能力的冬小麦产量预测方法研究
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2、2024.03.07-2028.11.30,国家重点研发计划,肉牛高效养殖智能作业装备创制
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3、2023.01.01-2024.12.31,省、自治区、直辖市科技项目,养殖环境调控创新团队基本建设任务(2023-2024)
横向项目
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1、2024.06.01-2027.05.31,企业单位委托科技项目,生猪清洁健康智能巡检机器人及识别算法
论文
论文题目 |
刊物名称 |
收录类别 |
发表年月 |
第一作者或全部作者 |
第一作者单位 |
排名 |
Rapid evaluation of drought tolerance of winter wheat cultivars under water-deficit conditions using multi-criteria comprehensive evaluation based on UAV multispectral and thermal images and automatic noise removal |
Computers and Electronics in Agriculture |
SCI |
2024 |
Wu, Y., Ma, J., Zhang, W,. Sun, L., Liu,. Y., Liu, B., Wang, B., Chen, Z. |
CAAS |
通讯 |
Wheat Yield Prediction Using Unmanned Aerial Vehicle RGB-Imagery-Based Convolutional Neural Network and Limited Training Samples |
Remote Sensing |
SCI |
2023 |
Ma, J., Wu, Y., Liu, B., Zhang, W., Wang, B., Chen, Z., Wang, G., Guo, A. |
China Agricultural University |
1 |
Field-scale yield prediction of winter wheat under different irrigation regimes based on dynamic fusion of multimodal UAV imagery |
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation |
SCI |
2023 |
Ma, J., Liu, B., Ji, L., Zhu, Z., Wu, Y., Jiao, W. |
CAAS |
1 |
Improving Lettuce Fresh Weight Estimation Accuracy through RGB-D Fusion |
Agronomy |
SCI |
2023 |
Xu, D., Chen, J., Li, B., Ma, J. |
China Agricultural University |
通讯 |
Estimating daily minimum grass temperature to quantify frost damage to winter wheat during stem elongation in the central area of Huang-Huai plain in China |
Environmental Science and Pollution Research |
SCI |
2023 |
Wu, Y., Gong, Z., Ji, L., Ma, J |
CAAS |
通讯 |
Attention-optimized DeepLab V3 + for automatic estimation of cucumber disease severity |
Plant Methods |
SCI |
2022 |
Li, K., Zhang, L., Li, B., Li, S., Ma, J. |
China Agricultural University |
通讯 |
Predicting yield loss in winter wheat due to frost damage during stem elongation in the central area of Huang-huai plain in China |
Field Crops Research |
SCI |
2021 |
Wu, Y., Liu, B., Gong, Z., Hu, X., Ma, J., Ren, D., Liu, H., Ni, Y. |
CAAS |
通讯 |
Towards improved accuracy of UAV-based wheat ears counting: A transfer learning method of the ground-based fully convolutional network |
Expert Systems with Applications |
SCI |
2021 |
Ma, J., Li, Y., Liu, H., Wu, Y., Zhang, L. |
CAAS |
1 |
Estimation of leaf area index for winter wheat at early stages based on convolutional neural networks |
Computers and Electronics in Agriculture |
SCI |
2021 |
Li, Y., Liu, H., Ma, J., Zhang, L. |
China Agricultural University |
通讯 |
Narrow-waveband spectral indices for prediction of yield loss in frost-damaged winter wheat during stem elongation |
European Journal of Agronomy |
SCI |
2020 |
Wu, Y., Ma, Y., Hu, X., Ma, J., Zhao, H., Ren, D. |
CAAS |
通讯 |
Improving segmentation accuracy for ears of winter wheat at flowering stage by semantic segmentation |
Computers and Electronics in Agriculture |
SCI |
2020 |
Ma, J., Li, Y., Liu, H., Du, K., Zheng, F., Wu, Y., Zhang, L. |
CAAS |
1 |
Growth monitoring of greenhouse lettuce based on a convolutional neural network |
Horticulture Research |
SCI |
2020 |
Zhang, L., Xu, Z., Xu, D., Ma, J. |
China Agricultural University |
通讯 |
Segmenting ears of winter wheat at flowering stage using digital images and deep learning |
Computers and Electronics in Agriculture |
SCI |
2019 |
Ma, J., Li, Y., Du, K., Zheng, F., Zhang, L., Gong, Z., Jiao, W. |
CAAS |
1 |
Estimating above ground biomass of winter wheat at early growth stages using digital images and deep convolutional neural network |
European Journal of Agronomy |
SCI |
2018 |
Ma, J., Li, Y., Chen, Y., Du, K., Zheng, F., Zhang, L., Sun, Z. |
CAAS |
1 |
A recognition method for cucumber diseases using leaf symptom images based on deep convolutional neural network |
Computers and Electronics in Agriculture |
SCI |
2018 |
Ma, J., Du, K., Zheng, F., Zhang, L., Gong, Z., Sun, Z. |
CAAS |
1 |
A segmentation method for greenhouse vegetable foliar disease spots images using color information and region growing |
Computers and Electronics in Agriculture |
SCI |
2017 |
Ma, J., Du, K., Zhang, L., Zheng, F., Chu, J., Sun, Z. |
CAAS |
1 |
科技成果
软件著作
-
1、猪场环境健康综合评价系统,2023,2023SR1782470,软件著作权登记
-
2、蛋鸡空间行为识别系统,2023,2023SR1037878,软件著作权登记
专利
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欢迎具有信息技术等相关交叉学科背景、研究经历,对智慧养殖感知感兴趣的同学联系报考,联系邮箱:mjc@cau.edu.cn。 往期招生
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