序号 |
研究方向 |
研究特色 |
1 |
信号检测与处理 |
含信号的检测、识别、传输、处理、控制等 |
2 |
海量数据处理 |
优先考虑根据农作物生长过程特征建立相应的动态数据库，构造海量数据管理与服务系统，为农作物生长提供全面而稳定的数据支撑 |
3 |
农业生产智能决策 |
优先支持水资源优化决策、农业生产管理研究 |
4 |
虚拟现实 |
农作物（小麦、玉米、棉花）生长规律可视化模拟研究 |
5 |
农业科技服务信息支持 |
农业资源和生产系统的基础数据库及网络化综合信息管理与服务系统研究 |
6 |
农产品质量安全信息与溯源 |
重点在动物出栏前信息溯源与跟踪研究 |
7 |
社区感知农业技术 |
农场感知与网格模拟技术、专家系统、多媒体、农产品安全生产全程控制等技术，将城市社区与农场、食品与安全、生产与休闲、虚拟与现实相结合，构建完整的CPA服务体系、技术标准和信息平台， |
8 |
信息获取与探测 |
本方向研究目标为信息获取方法和探测系统实现技术，主要研究信息获取的时间-空间-频率方式、复杂环境中的目标信息存在方式、有效提取目标信息的方法、探测系统体系结构及实现技术和多探测系统信息融合技术等，其中重点研究雷达探测与成像、无源探测与成像、复杂环境信息获取、分析和识别系统的研究和开发，围绕农作物生长状态与过程信息探测等工程应用和设备的发展趋势，实现复杂信息获取的自动化和智能化。 |
9 |
无线通信理论与应用 |
本方向主要研究新一代无线通信网络中先进的压缩感知、多天线多载波、协作通信和认知无线电等技术，并结合农业信息化需求，研究复杂环境下无线信道建模与信息传输等关键技术，在此基础上进行设备研制，并应用于相关产业与农业信息化中，其中重点研究压缩感知和认知无线电技术、协作通信和多天线多载波技术、农作物生长状态与过程信息传输及信道建模方法与技术。 |
10 |
智能信息处理 |
本方向主要围绕小麦、棉花等农作物育种和栽培领域的实际应用需求，分析研究农业遥感、农业生产环境与作物生长状态与过程监测等多源异构数据的特点，结合数据挖掘、人工智能等理论与方法，进行农作物育种和产量预测模型、基于多传感器数据融合的水肥药一体化策略、基于数据挖掘的病虫害预警方法等方面的研究，实现对大田作物、果园种植、智能温室等的实时决策与精细管理。 |
11 |
图像处理 |
本方向主要研究图像去噪、增强、复原、分割、提取特征等理论与方法，主要包括维纳滤波、形态学、神经网络、聚类分析等在图像变换、图像压缩、图像增强和复原、人脸识别、目标识别与跟踪等方面的应用，实现环境感知与识别、场景重建、单目标和多目标跟踪，并将研究成果应用于相关领域。 |
12 |
人工智能与特种机器人 |
本方向主要针对农业、国防等领域开展人工智能与特种机器人的理论与方法研究，主要包括机器视觉、多源信息融合、机器学习、智能控制等方法在机器人目标识别、态势评估、路径规划与导航、故障诊断以及运动控制等方面的研究，将自适应信号处理、模式识别与视觉场景理解、机器学习与视觉内容解析应用到果蔬采摘、安防巡逻、探险救灾等机器人领域。 |
