基本信息

余得正

学  位：工学硕士

研究方向：图像视觉、故障诊断

Email   ：1334339245@qq.com

通讯地址：广东省阳江市江城区罗琴路1号(买球赛的网站大全阳江校区机械与能源工程学院)

个人简介

余得正，男，硕士研究生。主要研究领域包括：图像视觉（植物图像识别）、故障诊断（机械故障特征提取及分类）。着力于研究机器学习算法以及卷积神经网络等模型在图像识别、故障诊断等方向中的应用研究，研究成果能广泛应用于农业信息处理、旋转机械监测。

教育经历

2019-09至2022-06，广东技术师范大学，控制科学与工程，硕士；

2015-09至2019-06，广东石油化工学院，电气工程及其自动化，学士。

工作经历

2022-09至现在, 买球赛的网站大全, 机械与能源工程学院，专任教师。

科研项目

（1）广东省高校智慧农业工程技术研究中心项目：基于大数据的农业种养殖环境精准检测与智能决策模型研究（主要参与人），2019- 2020；

（2）广东省“攀登计划”大学生科技创新培育专项基金：数据融合理论、快速算法及其在船舶动力定位中的应用研究（主持），2017-2019。

论文

（1）XIONG J B, YU D Z, SHU L, et al. A review of plant phenotypic image recognition technology based on deep learning[J]. Electronics, 2021, doi: 10.3390/electronics10010081. (SCI 3区收录)

（2）XIONG J B, YU D Z, WANG Q, et al. Application of histogram equalization for image enhancement in corrosion areas [J]. Shock and Vibration, 2021, doi:10.1155/2021/8883571. (SCI 4区收录)

（3）陈康,熊建斌,苏乃权,王颀,余得正,李春林.基于相关向量机的故障诊断方法研究[J].机床与液压,2022,50(03):176-186.（北大核心）

专利及著作权

（1）一种植物叶片图像识别方法，发明专利，受理号：202010978200.X（受理中）；

（2）5g+分布式光伏并网发电技术智慧农业系统V1.0，计算机软件著作版权，登记号：2020SR1825469.(授权)；

（3）一种图书分类方法及设备，发明专利，受理号：201810023953.8（授权）。