徐伟悦，工学博士，硕士生导师
研究方向：智能机器人视觉系统、深度学习等
邮箱：wyxu@cczu.edu.cn。
个人简介
徐伟悦，女，博士，硕士研究生导师。主要研究方向为机器视觉，监测系统，深度学习，元学习等。主持了江苏省自然科学基金、常州市应用基础研究计划、“龙城英才计划”领军人才项目等。先后参与完成国家自然科学基金、江苏省科技计划项目、国家863计划等，是《Biosystems Engineering》、《Computers and Electronics in Agriculture》等中科院SCI一区TOP学术期刊的审稿专家。以第一作者或通讯作者发表SCI/EI检索论文共计14篇，以第一作者发表中科院一区SCI（TOP）期刊共4篇。
教育经历
2016-10至2017-11，Texas A&M University，生物与农业工程专业，联合培养博士
2012-9至2019-5，南京农业大学，农业电气化与自动化专业，硕博连读工学博士
工作经历
2019-9至今，常州大学，讲师
2017-6至2017-7，Technische Universität München（德国慕尼黑工业大学），电气工程与计算机学院，访问学者
2025-2至今，天津大学，博士后
个人荣誉
1) 2023年常州市第十七届自然科学优秀学术论文三等奖；
2) 2024年“华罗庚杯”常州市创新创业大赛三等奖；
3) 2023-2024学年常州大学优秀班主任；
4) 2023年常州大学青年教师课堂教学技艺大赛一等奖；
5) 常州大学工会积极分子；
6) 2019年南京农业大学博士毕业论文优秀奖；
7) 2017年Texas A&M University 优秀访问学者。
社会兼职
1) 担任中国农学会高级会员；
2) 《Computers and Electronics in Agriculture》《Biosystems Engineering》《Heliyon》《Journal of Environmental Management》《Smart Agriculture Technology》《Electric Power Systems Research》《Engineering Applications of Artificial Intelligence》《Agriculture》等期刊审稿人。
科学研究
（1）研究方向
智能机器人视觉系统，机器视觉；监测系统；少样本学习；深度学习；元学习；小目标细粒度分类。
（2）科研项目
1) 主持江苏省自然科学基金青年基金（BK20240977），2024.7-2027.6；
2) 主持常州市应用基础研究计划；
3) 主持企业横向《基于人工智能的锂电池热失控监测系统开发》项目；
4) 主持企业横向《知识表示与规则推理融合多模态工业设备智能故障诊断系统开发》项目；
5) 参与科学技术部高技术研究发展中心, 国家重点研发计划项目子课题, （2019YFD0900705）, 2019.7 -2024.6；
6) 参与USDA-NIFA, America’s flagship competitive grants program (CI016-16), 2016.7 – 2019.6；
7) 参与江苏省基础研究计划青年基金项目（BK20200983）;
8) 江苏省研究生培养创新工程项目经费；
9) 江苏省科技副总项目，2020.5-2022.5，合作单位江苏宝源机械有限公司；
10) 常州大学大学生课外创新创业基金项目资金；
11) 常州大学科研启动基金。
（3）代表性著作，论文
1) GBiDC-PEST: A novel lightweight model for real-time multiclass tiny pest detection and mobile platform deployment, Journal of Integrative Agriculture,2024,24(07),1605-1618,https://doi.org/10.1016/j.jia.2024.12.017. （SCI一区TOP，第一作者）
2) A lightweight SSV2-YOLO based model for detection of sugarcane aphids in unstructured natural environments, Computers and Electronics in Agriculture, 211, 2023, 107961. （SCI一区TOP，第一作者）
3) Shadow detection and removal in apple image segmentation under natural light conditions using an ultrametric contour map [J]. Biosystems Engineering, 2019. 184C, 142-154. （SCI一区TOP，第一作者）
4) Comparisons of pest image segmentation algorithms under different natural light conditions[J]. Biosystems Engineering, 2022. 216, 241-255. （SCI一区TOP，第一作者）
5) Automatic Classification of Defective Solar Panels in Electroluminescence Images Based on Random Connection Network. Electronics 2024, 13, 2429. https://doi.org/10.3390/electronics13132429 （SCI三区，第一作者）
6) An intelligent non-intrusive load monitoring model based on power encoding and convolutional state modules [J]. Measurement Science and Technology, 2024, 35, https://doi.org/ 086210.10.1088/1361-6501/ad4b55）（SCI三区，第一作者）
7) Vision-Based On-Road Nighttime Vehicle Detection and Tracking Using Improved HOG Features. Sensors. 2024; 24(5):1590. https://doi.org/10.3390/s24051590 （SCI三区，共同第一作者）
8) Transmission Line Fault Detection and Classification Based on Improved YOLOv8s. Electronics, 2023,12, 4537. https://doi.org/10.3390/electronics12214537（SCI三区，通讯）
9) Insulator-Defect Detection Algorithm Based on Improved YOLOv7[J]. Sensors 2022, 22, 8801. （SCI三区，通讯）
10) GIS Partial Discharge Pattern Recognition Based on Time-Frequency Features and Improved Convolutional Neural Network[J]. Energies 2022, 15, 7372. （SCI四区，通讯）
11) Applying group pixels in machine learning algorithm for developing a novel identification and counting approach under natural light conditions[C], International Symposium on Engineering and Life Sciences, Houston, Texas, USA, 2017-5-4至2017-5-5.（会议，第一作者）
12) 自然场景下苹果图像FSLIC超像素分割方法[J].农业机械学报,2016,47(09):1-10+28.（EI，第一作者）
（4）发明专利
1) 一种基于无人机的农田害虫实时检测装置、方法及系统，2024114577145，（第一发明人）
2) 基于改进深度学习的复杂背景下柑橘检测方法和系统，202510014213.8，（第一发明人）
3) 一种融合超像素块和整体嵌套边缘的图像分割方法，202210207024.9. （第一发明人）
4) 一种基于轻量化YOLO v5 的甘蔗蚜虫目标检测方法，202210371938.9. （第一发明人）
5) 基于改进YOLOX算法的虫害识别方法及系统，202311689888.X. （第一发明人）
6) 基于YOLOv7-Tiny改进的小目标害虫检测方法，202311518341.3. （第一发明人）
7) 基于改进PP-PicoDet小麦产量预估方法及系统，202410036050.9. （第一发明人）
8) 一种基于优化后的RT-DETR模型的红花目标检测方法和装置，202410039910.4. （第二发明人）
9) 一种基于深度学习的蚜虫检测计数网页端设计方法和系统，202411039412.6. （第一发明人）
10) 基于YOLOv5s改进的非结构化环境下的多目标害虫检测方法, 202411227881.0. （第一发明人）
教学研究
1) 教研论文：徐伟悦,张晓花,郑剑锋,等.人工智能赋能单片机教学改革的创新路径研究[J].创新创业理论研究与实践,2024,7(18):44-47.
2) 教研课题：主持人工智能时代校企协同拔尖人才培养策略探究（GJY2021065），常州大学；
3) 教学科目：单片机原理及接口技术（第四学期）；单片机创新实训（第四学期）；电气系统状态智能监测（第五学期）。
4) 教研项目：主持电气系统状态监测与故障诊断（ZMF21020538），2021-2022，常州大学一流课程；单片机原理及接口技术，校级产教融合课程项目；校级本科课程评估优秀课程（单片机原理及接口技术）。
5) 教材：（副主编）单片机原理及接口技术—基于 C51+Proteus 仿真（第二版），西安电子科技大学出版社，西安，2021。
联系方式
Email：wyxu@cczu.edu.cn
QQ：530662482
地址：常州市武进区滆湖路21号，常州大学科教城机械楼（乐行楼）
