姓   名：邓小玲

技术职称：教授

学历学位：工学博士

导师类别：硕士生导师

邮    箱：dengxl@scau.edu.cn

办公地点：2号楼304

个人简介：

邓小玲，女，博士，教授，澳门永利集团3044人工智能系主任，美国德州农工大学访问学者。从事计算机视觉、无人机遥感、边缘端和终端智能技术的研究，在智慧果园空地协同农情监测、智能作业决策和无人化作业等方向积累丰富的研究经验。近几年主持国家自然科学基金项目2项、国家重点研发专项子课题1项、广东省高校重点领域（人工智能专项）项目1项、广州市重点研发专项项目1项、1项广东省重点领域专项子课题等；以第一作者或通讯作者发表SCI/EI论文约30篇，主编/副主编教材3部，授权并被实施许可的发明专利4项。

教育经历：

2007-2012，中山大学博士研究生，通信与信息系统专业

2004-2007，中山大学，硕士研究生，通信与信息系统专业

2001-2004，广州师范学院（现广州大学），本科生，电子技术专业

工作经历：

2004-2015，华南农业大学工程学院

2015至今，澳门永利集团3044

2015-2016，美国德州农工大学（访问学者）

研究领域：

计算机视觉、边缘人工智能、无人机遥感技术研究；

人工智能技术在智慧果园上的应用研究

学术兼职：

担任中国农村合作经济管理学会生态无人农场专业委员会副秘书长；

担任国际学术期刊《REMOTE SENSING》的客座编辑以及多个国际学术期刊的评审专家。

承担科研项目情况

1. 2021年广州市重点研发计划项目“智慧果园精准管控关键技术研究与应用”,项目批准号：202103000090；100万

2. 主持广东高校重点领域（人工智能）专项：无人农场的边缘智能关键技术研究，项目批准号：2019KZDZX1012；50万

3. 主持国家自然科学基金面上项目1项（低空多源遥感图像融合的柑橘黄龙病田间智能监测研究，项目批准号：61675003 ）；56.4万

4. 主持国家重点研发计划子课题（航空植保变量喷施系统的农业环境感知作业装备，项目批准号：2016YFD0200701-16），102万

5. 主持广东省重点领域研发计划项目“田间作物生长精准管控关键技术研究与示范” 子课题，（2019B020214003-2），100万

6. 国家自然科学基金（青年基金）项目1项（基于病状自学习模型和信息融合技术的柑橘黄龙病诊断方法，项目批准号：31201129 ）. 21万

代表性论著

[1] 兰玉彬，王天伟，郭雅琦，邓小玲（通讯作者）等. 柑橘黄龙病光谱特征波段选择及光谱检测仪研制[J]. 农业工程学报，2022，38(20)： 119-128）

[2] 殷献博, 邓小玲（通讯作者）, 兰玉彬, & 陈欣. 基于改进YOLOX-Nano算法的柑橘梢期长势智能识别. （录用定稿）网络首发时间：2022-06-10

[3] Lan, Y.; Lin, S.; Du, H.; Guo, Y.; Deng, X（通讯作者）. Real-Time UAV Patrol Technology in Orchard Based on the Swin-T YOLOX Lightweight Model. Remote Sens. 2022, 14, 5806. https://doi.org/10.3390/rs14225806

[4] 兰玉彬，林泽山，王林琳，邓小玲（通讯作者）. 基于文献计量学的智慧果园研究进展与热点分析[J]. 农业工程学报，2022，38(21)：127-136. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.016

[5] Dai F, Wang F, Yang D, Lin S, Chen X, Lan Y and Deng X（通讯作者） (2022). Detection Method of Citrus Psyllids With Field High-Definition Camera Based on Improved Cascade Region-Based Convolution Neural Networks. Front. Plant Sci. 12:816272. doi: 10.3389/fpls.2021.816272

[6] Yang D, Wang F, Hu Y, Lan Y and Deng X（通讯作者） (2021). Citrus Huanglongbing Detection Based on Multi-Modal Feature Fusion Learning. Front. Plant Sci. 12:809506. doi: 10.3389/fpls.2021.809506

[7] Mo, J.; Lan, Y.; Yang, D.; Wen, F.; Qiu, H.; Chen, X.; Deng, X. （通讯作者）. Deep Learning-Based Instance Segmentation Method of Litchi Canopy from UAV-Acquired Images. Remote Sens. 2021, 13, 3919. https:// doi.org/10.3390/rs13193919

[8] Lu , J.; Lin , W.; Chen , P.; Lan, Y.; Deng, X. （通讯作者）; Niu, H.; Mo, J.; Li, J.; Luo, S. Research on Lightweight Citrus Flowering Rate Statistical Model Combined with Anchor Frame Clustering Optimization. Sensors 2021, 21, 7929. https://doi.org/ 0.3390/s21237929

[9] 李继宇，兰玉彬，邓小玲（通讯作者），等.基于文献计量学的 2001－2020 全球农用无人机研究进展与展望.农业工程学部，2021,37(9):328-339.

[10] Yubin Lan, Zixiao Huang, Xiaoling Deng（通讯作者）, Zihao Zhu, Huasheng Huang, Zheng Zheng, Bizhen Lian, Guoliang Zeng, Zejing Tong. Comparison of machine learning methods for citrus greening detection on UAV multispectral images. Computers and Electronics in Agriculture.2020 171(5):105234

[11] Deng, X.; Tong, Z.; Lan, Y.; Huang, Z. Detection and Location of Dead Trees with Pine Wilt Disease Based on Deep Learning and UAV Remote Sensing. AgriEngineering 2020, 2, 294-307.

[12] Deng X L, Thomasson A J, Pugh A N, Chen J X, Rooney L W, Brewer J M, Shi Y Y.  Estimating the severity of sugarcane aphids infestation on sorghum with machine vision.  Int J Precis Agric Aviat, 2020; 3(2): 89–96.

[13] 兰玉彬; 王天伟; 邓小玲（通讯作者）， 农业人工智能：现代农业科技的翅膀 ，华南农业大学学报 41(6)：1-13.

[14] Deng, X.; Zhu, Z.; Yang, J.; Zheng, Z.; Huang, Z.; Yin, X.; Wei, S.; Lan, Y. Detection of Citrus Huanglongbing Based on Multi-Input Neural Network Model of UAV Hyperspectral Remote Sensing. Remote Sens. 2020 12(17):2678. https://doi.org/10.3390/rs12172678.

[15] 邓小玲; 曾国亮; 朱梓豪; 黄梓效; 杨佳诚; 童泽京; 殷献博; 王天伟; 兰玉彬*， 基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取 ,华南农业大学学报 , 2020, 41(6)：100-108.

[16] Xiaoling Deng, Zixiao Huang, Zheng Zheng, Yubin Lan, Fen Dai. Field detection and classification of citrus Huanglongbing based on hyperspectral reflectance. Computers and Electronics in Agriculture.2019 167(12):105006. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105006 

[17] 兰玉彬，朱梓豪，邓小玲（通讯作者），练碧桢，黄敬易，黄梓效，胡 洁. 基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类[J]. 农业工程学报，2019，35(3)：92－100.

Lan Yubin, Zhu Zihao, Deng Xiaoling, Lian Bizhen, Huang Jingyi, Huang Zixiao, Hu Jie. Monitoring and classification of citrus Huanglongbing based on UAV hyperspectral remote sensing [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(3): 92 － 100. (in Chinese with English abstract)

[18] 兰玉彬, 邓小玲（通讯作者）, 曾国亮. 无人机农业遥感在农作物病虫草害诊断应用研究进展[J]. 智慧农业, 2019, 1(2): 1-19.

Lan Y, Deng X, Zeng G. Advances in diagnosis of crop diseases, pests and weeds by UAV remote sensing[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(2): 1-19. (in Chinese with English abstract)

[19] 代芬，邱泽源，邱倩，刘楚健，黄国增，黄雅琳，邓小玲（通讯作者）.基于拉曼光谱和自荧光光谱的柑橘黄龙病快速检测方法.智慧农业，2019，1（3）：77-86

[20] 张建桃，林耿纯，陈鸿，文晟，尹选春，邓小玲（通讯作者），柑橘黄龙病远红外热处理温度场分布特性试验研究，农业机械学报，2019.50(10)：175-188.  http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1964.S.20190830.1536.008.html

[21] Z. Feng, Y. Diao and X. Deng（通讯作者）, Phase Noise Suppression for Antenna Near-Field Measurement at Submillimeter Wave Band, 2019 International Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology (ICMMT), Guangzhou, China, 2019, pp. 1-3, doi: 10.1109/ICMMT45702.2019.8992107.

[22] Xiaoling Deng ,Yubin Lan, Tiansheng Hong, Junxi Chen.Citrus greening detection using visible spectrum imaging and C-SVC . Computers and Electronics in Agriculture, 2016,130 (2016) :177–183.

[23] Deng X L, Lan Y B, Xing X Q, Mei H L, Liu J K, Hong T S. Detection of citrus Huanglongbing based on image feature extraction and two-stage BPNN modeling. Int J Agric & Biol Eng, 2016; 9(6): 20-26.

[24] 邓小玲，林亮生，兰玉彬. 基于调制荧光检测技术的柑橘黄龙病诊断. 华南农业大学学报.2016, 37(2):113-116

[25] Xiaoling Deng，Zhen Li，Xiaoling Deng，Tiansheng Hong. Citrus Disease Recognition Based on Weighted Scalable Vocabulary Tree . Precision Agriculture ，2014，15（3）：321-330

[26] 邓小玲、孔晨、吴伟斌、梅慧兰、李震、邓晓玲、洪添胜. 基于主成分分析和BP神经网络的柑橘黄龙病诊断技术.光子学报, 2014,04：43(4):16-22

[27] 梅慧兰、邓小玲、洪添胜、罗霞、邓晓玲 ,柑橘黄龙病高光谱早期鉴别及病情分级,农业工程学报, 2014, 30(9):140-147

[28] 邓小玲,倪江群,李震,代芬. 多特征融合的低景深图像前景提取算法,自动化学报, 2013，39(6)： 846-851

[29] 邓小玲，倪江群，代芬，李震.基LLOM的单目图像深度图估计算法,计算机应用研究. 2012, 29(11):4357-4359

[30] Deng X L , Lu Z M , Jiang X H . 3D stereoscopic image generation from monocular view in structured environments[J]. International journal of innovative computing, information & control: IJICIC, 2010, 6(9):4133-4144. 

[31] Deng X , Hong T , Jiang X , et al. A new framework of unsupervised image segmentation with weight optimization[J]. International journal of innovative computing, information & control: IJICIC, 2010, 6(7):3289-3297.

专利

[1] 邓小玲，王天伟，兰玉彬等. 柑橘林病虫害智能识别与林间信息监测装置. 发明专利（专利证书号第4361360号，授权公告日：2021年4月13日）

[2] 邓小玲，王天伟，兰玉彬等. 柑橘林病虫害智能识别与林间信息监测系统. 发明专利（专利证书号第4138824号，授权公告日：2020年12月6日）

[3] 邓小玲，黄光得，梅慧兰，黎智龙. 基于D-S理论的多源数据融合柑橘黄龙病检测分类方法，发明专利（专利证书号第2707317号，授权公告日：2017年11月21日）

[4] 邓小玲，刘佳凯，邢夏琼，梅慧兰. 一种基于可见光图像的柑橘黄龙病检测方法,发明专利（专利证书号 第2515947号，授权公告日：2017年6月13日）

[5] 邓小玲，王天伟，兰玉彬，殷献博，李泽山. 一种基于边缘计算的柑橘黄龙病田间监测系统，实用新型专利（专利证书号第14957217号，授权公告日：2021月12月3日）

[6] 邓小玲，兰玉彬，冯步翰，陈俊熹，周慧聪，陈凯. 低成本的农业航空机载多光谱相机成像与采集系统.实用新型专利（证书号 第4904372号，授权公告日：2015年12月30日）

[7] 邓小玲，朱梓豪，兰玉彬，朱俊杰，刘卓睿，杨炜光，黄敬易. 一种窄带多光谱成像系统. 实用新型专利.(证书号：第9729793号，授权公告日：2019年12月6日)

[8] 邓小玲，刘佳凯. 基于可见光图像的柑橘黄龙病病情检测系统. 计算机软件著作权. 登记证书号：No.00681837

[9] 邓小玲，练碧桢等，柑橘黄龙病快速检测系统V1.0. 计算机软件著作权，证书号：软著登字第3616994号，2018年12月14日

[10] 邓小玲，朱梓豪，杨佳诚等，植被指数自动计算系统. 计算机软件著作权,证书号：软著登字第4160207号. 2019年2月24日

[11] 邓小玲. 基于Yolo v4的柑橘黄龙病在线检测软件. 计算机软件著作权,证书号：软著登字第6960572号. 2020年12月4日

[12] 邓小玲,郑城锟,黎晋源等.基于计算机视觉的智能辅助阅卷系统. 计算机软件著作权,证书号：软著登字第7523499号. 2021年4月15日

[13] 邓小玲,郑城锟,黎晋源等.基于手写字体识别的人工智能阅卷平台v1.0. 计算机软件著作权,证书号：软著登字第7522383号. 2021年4月15日

[14] 邓小玲，郭雅琦等，柑橘种植智能问答系统V1.0. 计算机软件著作权，证书号：软著登字第9109048号. 2021年12月10日

[15] 邓小玲，胡宇琦等，基于Yolov5的蒂蛀虫识别系统V1.0. 计算机软件著作权，证书号：软著登字第91030486号，2021年6月1日

[16] 邓小玲，郭雅琦等，智能视觉问答软件V1.0. 计算机软件著作权. 证书号：软著登字第9960952号，2022年5月20日

出版教材：

主编教材《数字信号处理》，北京理工大学出版社，2019年出版。

第2主编教材《单片机原理与开发技术》 中国水利水电出版社，2019年出版

副主编教材《单片机原理与应用开发技术》，中国水利水电出版社2007和2009年出版，共两版。

奖励荣誉及其他：

华南农业大学庆祝建党100周年优秀共产党员

第十二届大北农科技奖——创新奖（排名第4）

以通讯作者发表的论文获得中国农业工程学会40周年优秀论文奖

以第一作者和通讯作者发表的两篇论文入选中国知网发布的2011-2022年高影响力（高被引、高下载）论文

以第一作者发表的论文获华南农业大学学报2016-2017优秀论文奖