一、团队名称

图像理解与智能信息处理团队

二、团队简介

图像理解与智能信息处理团队长期致力于复杂场景下的图像与多维数据理解、智能信息处理方法及其跨领域应用研究。团队以前沿的计算机视觉、人工智能与大数据技术为核心，构建了覆盖多源数据协同感知、智能解译到可信决策的完整技术链条，面向智慧农业、工业质检、安防监控、数字政务等多个领域，提供高性能、可落地的智能信息产品与系统化解决方案。

近年来，团队在植物三维表型分析、高光谱数据处理与智能建模等方面形成鲜明特色与技术优势，深入解析“天空地”多源图像与光谱数据，实现关键指标的精准感知与智能认知，持续推动海量多模态数据向可信、可用的智能信息服务高效转化。

团队成员专业背景互补、协作机制高效，承担了多项国家自然科学基金、兵团重大科技等科研项目。团队注重产学研协同创新与高水平学术交流，兼顾前沿理论探索与关键技术转化，同时着力培养具备系统思维与实践能力的复合型专业人才，为智能信息产业发展及多领域数字化转型提供坚实支撑。

三、团队合照

四、团队主要研究方向

（1）多模态智能感知与计算

聚焦“空-天-地”一体化智能感知技术，融合卫星遥感、无人机影像、地面传感、光谱成像等多源数据，开展多模态信息协同感知与智能解译研究。面向农业、环境监测、工业巡检等场景，构建基于深度学习、时序预测、轻量化模型的智能监测与诊断体系，实现从数据采集到状态评估的全流程自动化。

（2）人工智能与大数据技术

围绕深度学习、大模型、智能体等前沿方向，开展多模态数据融合、小样本学习、模型轻量化等核心算法研究。面向农业、工业、安防等领域，开发智能监测、预测与优化系统，提供大数据驱动的智能决策能力，赋能各行业数字化转型与智能化升级。

（3）数据安全治理与可信计算

围绕数据要素流通与安全，研究区块链跨链互信、隐私计算、数据确权与溯源技术，研发面向政务、农业、工业等领域的可信数据服务平台与区块链中间件。探索基于零知识证明、多方安全计算的数据共享与隐私保护机制，服务数字政府与产业数字化转型，解决数据流通过程中的信任与安全问题。

团队将持续以核心技术突破为驱动，推动人工智能、大数据与安全可信技术在多领域的深度融合与创新应用，服务国家数字经济发展战略。

1. 团队成员

高攀：教授、博士、博士生导师，图像理解及智能计算gp_inf@shzu.edu.cn

刘雅辉：副教授、博士、博士生导师，数据挖掘/信息内容安全/异常检测，lyh@shzu.edu.cn

郭理：教授、硕士、硕士生导师，机器学习/数据挖掘/社会网络，gl_inf@shzu.edu.cn

张丽：副教授、硕士、硕士生导师，计算机软件与理论/计算机应用，zl_inf@shzu.edu.cn

衡良：讲师、博士、硕士生导师，智能图像识别/智能系统/云计算，hengl77@shzu.edu.cn

张国峰：副教授、博士、硕士生导师，计算机视觉/多模态信息感知，fgzhang@shzu.edu.cn

王慧：副教授、博士、硕士生导师，农业图像智能分析与计算机视觉，wh_shzu@shzu.edu.cn

谭菲：讲师、博士，农业信息化技术及应用，tfnszbd@shzu.edu.cn

杨德杰：讲师、博士，智能金融风控/多媒体内容分析，yangdejiejay@163.com

郝者闻：高级实验师、博士，多模态遥感图像处理，hzw_inf@shzu.edu.cn

2. 代表性科研项目与成果

1.代表性科研项目：

（01）国家自然科学基金项目，项目编号：62265015，项目名称：深度学习驱动无人机机载多源影像融合的棉花蚜虫危害检测方法研究，2023/01-2026/12

（02）国家自然科学基金项目，项目编号：62566054，项目名称：基于多模态数据融合的跨语言网络谣言检测方法研究，2026-01至2029-12

（03）国家自然科学基金项目，项目编号：62062060，项目名称：基于数据驱动方法和表示学习的网络谣言早期识别研究，2021/01至2024/12

（04）兵团重大科技揭榜挂帅项目，项目编号：2023AA001，项目名称：IPv6背景下“区块链+电子政务”关键技术研究与应用示范，2023/09-2026/09

（05）自治区重点研发专项，项目编号：2023ZDYF73，项目名称：“帕米尔高原优质果品生产关键技术集成与示范”---课题三“果园生产数字体系构建及平台研发”，2024/01-2026/12

（06）兵团青年科技创新人才项目，项目编号：2023CB008-16，项目名称：结合深度学习和无人机机载多源影像融合的棉叶螨危害检测方法研究，2023/01-2025/12

（07）兵团指导性计划项目，基于多模态深度学习及高光谱/红外热图像信息融合的库尔勒香梨内部品质检测研究，2023/01-2025/12

（08）农业农村部国家现代农业产业园科技创新项目，项目名称：棉花病虫害早期智能检测与绿色精准防控技术集成应用，2025/01-2027/12

（09）兵团重点领域科技攻关项目，项目编号：2025AB028，项目名称：政务数据智能治理与知识融合技术研发，2025/08-2028/08，

2.代表性科研成果：

高水平论文：

【01】Early detection of cotton Verticillium wilt using hyperspectral and chlorophyll fluorescence imaging fusion，Computers and Electronics in Agriculture,2026-02（SCI中科院1区TOP）

【02】PlantSpecLab: A comprehensive open-source platform for high-throughput plant spectral data processing and phenotypic modeling, Plant Phenomics, 2025-12（SCI中科院1区）

【03】Automated detection of cotton aphids (Aphis gossypii Glover) using a bi-enhanced attention mechanism and domain-adaptive transfer learning strategy, Artificial Intelligence Review, 2025-12（SCI中科院1区TOP）

【04】Early detection of cotton Verticillium wilt based on generative adversarial networks and hyperspectral imaging technology, Industrial Crops and Products, 2025-05（SCI中科院1区TOP）

【05】基于高光谱成像和 SSFNet的棉花黄萎病严重程度检测，光谱学与光谱分析，2025-05（EI）

【06】Metric-based meta-learning combined with hyperspectral imaging for rapid detection of adulteration in domain-shifted camel milk powder, LWT, 2024-08（SCI中科院1区TOP）

【07】Stem–Leaf segmentation and phenotypic trait extraction of individual plant using a precise and efficient point cloud segmentation network, Computers and Electronics in Agriculture, 2024-03（SCI中科院1区TOP）

【08】Application of Visible/Near-Infrared Spectroscopy and Hyperspectral Imaging with Machine Learning for High-Throughput Plant Heavy Metal Stress Phenotyping: A Review，Plant Phenomics，2023-11（SCI中科院1区TOP）

【09】Determination of quality and maturity of processing tomatoes using near-infrared hyperspectral imaging with interpretable machine learning methods，LWT，2023-06（SCI中科院1区TOP）

【10】Spectral Preprocessing Combined with Deep Transfer Learning to Evaluate Chlorophyll Content in Cotton Leaves，Plant Phenomics，2022（SCI中科院1区TOP）

授权发明专利：

（1）一种大田棉花黄萎病病斑分割方法，CN202310816117.6，2024，中国

（2）基于无参注意力和点级卷积的轻量级植物点云分割方法，CN202310933186.5，2024，中国

（3）一种复杂背景下植物叶片精准分割方法及系统，CN202210990338.0，2023，中国

（4）COTTON APHID MONITORING METHOD AND SYSTEM BASED ON SPECTRAL IMAGING AND DEEP LEARNING，2020/03694，2022，南非

（5）一种棉花苗期叶片棉蚜早期为害的监测方法及系统，CN202110133420.7，2021, 中国

（6）COTTON APHID STRESS MONITORING METHOD AND SYSTEM BASED ON HIGH-THROUGHPUT PLANT  PHENOTYPING PLATFORM AND DEEP LEARNING，2021102735，2021，澳大利亚

（7）一种基于光谱成像和深度学习的棉蚜虫害监测方法及系统, CN202011094117.2，2020，中国

软著：

(1)智慧果园低代码平台 V1.0. 2025SR1847001，2025.09.23

(2)智慧果园遥感监测系统 V1.0. 2025SR1841942，2025.09.23

(3)智慧果园信息集成平台 V1.0. 2025SR1842109，2025.09.23

(4)基于AR的棉花病虫害边缘计算平台 V1.0. 2025SR1842072，2025.09.23

(5)社区火灾风险预警与应急处置决策系统V1.0．2025SR2241663，2025.11.20．

(6)基于监控视频的社区火灾异常检测系统V1.0．2025SR2241631，2025.11.20．

(7)葡萄病虫害监测预警平台 V1.0. 2025SR2479002，2025.12.25

(8)基于卫星遥感影像的地物分类系统 V1.0. 2026SR0118942，2026.01.20

(9)基于卫星遥感影像的作物监测系统 V1.0. 2026SR0119771，2026.01.20

(10)电子政务区块链跨链融合平台 V1.0. 2026SR0213329，2026.02.02

3.代表性科技奖励：

(1) 2025年，获中国发明协会创新创业人物奖；

(2) 2025年，获中国商业联合会科技进步奖一等奖；

(3) 2025年，获新疆维吾尔自治区数字化科学技术进步奖一等奖

(4) 2024年，新疆生产建设兵团科技进步奖一等奖

(5) 2023年，新疆维吾尔自治区自然科学论文三等奖

(6) 2022年，第十六届自治区自然科学优秀学术论文奖二等奖

(7) 2021年，第十二届全国大北农科技创新奖

(8) 2021年，新疆生产建设兵团科技进步奖一等奖