学   位

博士

职  称  

教授

部   门

（系别）

计算机科学与技术系

E-mail

lmz@wbsports.net

通信地址

南京市浦口区点将台路40号

个人简介

˜ 教育经历（从高中毕业后起）：

1998.09-2002.07 南京师范大学 计算机科学与技术理学学士

2007.09-2010.06 南京航空航天大学   计算机应用技术工学硕士

2010.09-2014.06 南京农业大学 农业电气化与自动化工学博士

˜ 工作经历

2019.12-至今   ManBetX-万博体育 教授

2012.12-2019.11南京农业大学工学院 副教授

2007.12-2012.11南京农业大学工学院 讲师

2002.08-2007.11南京农业大学工学院 助教

2015.10-2016.10 比利时荷语鲁汶大学 访问学者

研究领域

1. 智能化养殖装备与技术（包括：基于计算机视觉、音频处理技术的动物行为分析、养殖机器人、养殖大数据分析与建模等）；

2. 无人机近地遥感图像处理与数据分析（主要包括：基于无人机多源图像融合分析的植被识别、植物病害识别与分类等）。

教授课程

C语言程序设计

计算机结构与逻辑设计

人工智能技术驱动下的智慧畜牧业

承担项目

1. 国家自然科学基金面上项目：福利养殖条件下猪产前行为识别及分娩时间预测模型研究（31972615），2020.1-2023.12，主持。

2. 十三五国家重点研发计划项目课题：家禽健康识别、养殖环境控制及病死家禽无害化处理设备研发与应用示范（2017YFD0701602），2017-2020，参与。

3. 国家重点研发计划-中国和欧盟国际科技创新合作重点专项：减少抗菌药物用量的畜禽健康养殖与动物福利综合技术研究与示范，（2017YFE0114400），2018-2021，参与。

4. 江苏省自然科学基金面上项目：福利养殖模式下猪产前行为智能识别与分娩时间自动预警方法研究（BK20191315），2019.7-2022.6，主持。

5. 江苏省科技厅重点研发计划项目：藏羊划区轮牧信息智能监测关键技术与管理系统集成研究（BE2018433），2018.7-2021.6，主持。

6. 青海省科技厅应用基础研究计划项目：妊娠期藏母羊健康异常智能识别与分娩预警方法研究子课题（2020-ZJ-716），2020.01-2022.12，主持。

7. 江苏省科技厅产学研合作-前瞻性联合研究项目：智能型猪用分娩床关键技术与系统集成研究（BY2015071-06），2015.7-2017.6，主持。

8. 南京农业大学—塔里木大学联合基金项目：基于无人机遥感图谱数据融合分析的棉田枯、黄萎病害识别与定级方法研究（KYLH201907），2019.9-2021.9，主持。

9.常州市科技局重点研发计划项目——肉鸡体温自动监测与疾病预警系统研发（编号：CE20172005），2017.4-2019.6，主持。

10. 企业横向课题项目——鱼体生物学指标自动测量系统开发（64U0604），主持。

学术成果

(论文、专利、软著等)

近5年发表的论文：

·           Hang   Sheng, Shengfu Zhang, Lishi Zuo, Guanghui Duan, Hailin Zhang, Cedric Okinda,   Mingxia Shen, Kailing Chen, Mingzhou Lu*, Tomas Norton. Construction   of sheep forage intake estimation models based on sound analysis[J]. Biosystems   Engineering, 192, 144-158, 2020. (SCI)

·           Xingguo   Xiong, Mingzhou Lu*, Weizhong Yang, Guanghui Duan, Qingyan Yuan,   Mingxia Shen, Tomas Norton and Daniel Berckmans. An Automatic Head Surface   Temperature Extraction Method for Top-View Thermal Image with Individual   Broiler[J]. Sensors, 19(23), 5286, 2019. (SCI)

·         Mingzhou   Lu*,   Ju He, Chao Chen, Cedric Okinda, Mingxia Shen, Longshen Liu, Wen Yao, Tomas   Norton, Daniel Berckmans. An automatic ear base temperature extraction method   for top view piglet thermal image[J]. Computers and Electronics in   Agriculture, 115：339-347,   2018. (SCI)

·         Mingzhou   Lu,   Tomas Norton, Ali Youssef, Nemanja Radojkovic, Alberto Peña Fernández, Daniel   Berckmans*. A body surface dimension parameters extraction method for   top-view pig depth images[J]. International Journal of Agricultural and   Biological Engineering, 11(5), 2018.

·           Mingzhou   Lu*,   Yingjun Xiong, Kunquan Li, et al. An automatic splitting method for the   adhesive piglets’ gray scale image based on the ellipse shape feature[J]. Computers   and Electronics in Agriculture, 120(1), 53-62, 2016.

·         Cedric   Okinda, Mingzhou Lu, Longshen Liu, Innocent Nyalala, Caroline Muneri,   Jintao Wang, Hailin Zhang, MingxiaShen. A machine vision system for early   detection and prediction of sick birds: A broiler chicken model [J]. Biosystems   Engineering, 188, 229-242, 2019.

·         Xianwei   Jiang, Mingzhou Lu, Shui-Hua Wang. An eight-layer convolutional neural   network with stochastic pooling, batch normalization and dropout for   fingerspelling recognition of Chinese sign language [J]. Multimedia   Tools and Applications, //doi.org/10.1007/   s11042-019-08345-y, 2019.

·        Cedric   Okind, Mingzhou Lu, Innocent Nyalala, Jiawei Li, Mingxia Shen.   Asphyxia occurrence detection in sows during the farrowing phase by   interbirth interval evaluation [J]. Computers and Electronics in   Agriculture, 152, 221–232, 2018.

第一发明人获授权的主要发明专利及软件著作权：

·         基于机器视觉技术的群养母猪饮水行为无线监测系统及其监测方法，发明专利：ZL   2011 1 0352891.3

·         保温箱仔猪生长参数监控系统及其方法，发明专利：ZL   2013 1 0129156.5

·         一种基于椭圆拟合的粘连仔猪自动计数方法，发明专利：ZL   2014 1 0455253.8

·         畜禽福利养殖信息远程监控平台V1.0，软件著作权，登记号: 2011SR098882

奖励荣誉

成果获2019年度江苏省科学技术奖二等奖1项

社会兼职

中国计算机学会会员

中国农业工程学会会员

中国计算机学会计算机视觉专委会委员

中国畜牧兽医学会信息技术分会理事

江苏省计算机学会会员

江苏省自动化学会农业自动化专委会会员

欢迎具有良好编程（Python、C++、C等）或嵌入式系统开发基础、具有良好沟通能力及团队意识、立志从事计算机视觉、机器学习等人工智能技术在农业上应用研究的学生报考，特别欢迎有图像处理、音频处理研究或编程经历的优秀学生报考！