一、 个人基本信息及简要介绍 Personal Information
李慧，女，重庆人，博士，副教授，硕士研究生导师，中共党员。
主要学习与工作经历如下：
2005.09 – 2009.07，中国农业大学工学院测控技术及仪器专业；
2009.09 – 2014.07，中国农业大学工学院农业工程系植保机械研究室、现代农业装备优化设计北京市重点实验室，博士研究生（硕博连读）；
2014.09 – 2016.04，德国霍恩海姆大学农学院植物医学研究所，博士后；
2016.06 – 至今， 西南大学工程技术学院、丘陵山区农业装备重庆市重点实验室，讲师、副教授。
二、 主要研究领域及方向 Research Expertise
精准农业：植保机械与施药技术、病虫害识别与预警、精准除草装备、植物营养表型与精准施肥技术、智能畜禽疫病检测技术等。
三、 科研项目 Research Projects
1. 中央高校基本科研业务费重点发展专项，西南山地作物有害生物智能感知机器人系统研发，2025.06-2028.05，在研，课题主持；
2. 国家自然科学基金青年基金项目，32201651，杂草多重抗药性荧光诊断及其在田间非生物胁迫作用下的校正方法研究，2023.01-2025.12，在研，主持；
3. 亚洲合作资金澜沧江-湄公河合作机制，澜湄国家经济林果小型作业装备适应性研究与示范，2023.01-2024.12，190万元，在研，参与；
4. 重庆市科技局-技术创新与应用发展项目-鲁渝面上，柑橘高效种植管理作业机械研发与应用，CSTB2022TIAD-LDX0011，2022.12-2023.12，结题，主研；
5. 重庆市自然科学基金，cstc2020jcyj-msxmX0459，田间非生物因素影响下的抗除草剂杂草快速诊断方法研究，2020.07-2023.06，结题，主持；
6. 西南大学引进人才计划项目，SWU116060，基于叶绿素荧光成像的设施蔬菜病害预警，2017.01-2019.12，结题，主持；
7. 德国联邦食品与农业部基金，FKZ-2814705011，Management of herbicide-resistant weeds - diagnosis and detection of herbicide-resistant weed populations in the field, GIS-based documentation, risk analysis and recommendations for management decisions，2013.03-2016.02，35万欧元，结题，主研；
8. 农业部公益性行业科技专项课题，201203025，植保机械关键技术优化提升与集成示范（设施施药装备与技术），2012.01-2016.12，58万元，结题，参与；
9. 国家863计划课题，2008AA100905，蔬菜高效施药技术研究与装备创制，2008.01-2010.12，51万元，结题，参与。
四、 科研论文 Peer-Reviewed Publications
1. Chen, Z., Chen, Y., Li, H., & Wang, P.* (2025). Design and control algorithm of a motion sensing-based fruit harvesting robot. Frontiers of Agricultural Science and Engineering, 12(2), 190-207.
2. Wang, P.*, Wu, P., Wang, C., Huang, X., Wang, L., Li, C., Niu, Q., & Li, H.* (2025). Chicken body temperature monitoring method in complex environment based on multi-source image fusion and deep learning. Computers and Electronics in Agriculture, 228, 109689.
3. Wang, P.*, Tan, J., Yang, Y., Zhang, T., Wu, P., Tang, X., Li, H.*, He, X., & Chen, X. (2025). Efficient and accurate identification of maize rust disease using deep learning model. Frontiers in Plant Science, 15, 1490026.
4. Li, M., He, M., Lu, Y., Lu, W., Wang, P., Zhang, Y., Li, H., Yang, Y., Xi, W., & Zhang, T.* (2025). Synergistic benefits of leguminous green manure intercropping for weed control and productivity improvement in pear orchards. Scientia Horticulturae, 340, 113955.
5. Wang, P.*, He, M., Li, M., Yang, Y., Li, H., Xi, W., & Zhang, T.* (2024). Optimization of application parameters for uav-based liquid pollination in pear orchards: a yield and cost perspective. Agronomy, 14(9), 2033.
6. 李慧, 陈子文, 李强, 唐印, & 王沛*. (2024). 径向对靶风送式施药机风场优化设计与试验. 西南大学学报 (自然科学版), 46(5), 195-206.
7. Li, H., Wan, L., Li, C., Wang, L., Zhu, S., Chen, X., & Wang, P.* (2024). Hyperspectal imaging technology for phenotyping iron and boron deficiency in Brassica napus under greenhouse conditions. Frontiers in Plant Science, 15, 1351301.
8. Zhang, J., Li, C., Niu, Q., Wang, P., Wang, L.*, & Li, H.* (2023). Characterization of green peppers based on dynamic repose angle. LWT, 180, 114703.
9. Wang, P.*, Xu, C., Li, C., Wang, L., Niu, Q., Li, H. (2023). Investigation of factors enhancing droplets spreading on leaves with burrs. Frontiers in Plant Science, 14, 1220878.
10. Wang, P.*, Tang, Y., Luo, F., Wang, L., Li, C., Niu, Q., Li, H.* Weed25: a weed database for machine learning. 14th Conference on Precision Agriculture (ECPA2023). 2-6 July 2023, Bologna, Italy. (Oral presentation)
11. Wang, P.*, Luo, F., Wang, L., Li, C., Niu Q., Li, H.* (2022) S-ResNet: an improved ResNet neural model capable of the identification of small insects. Frontiers in Plant Science, 13, 1066115.
12. Wang, P.*, Tang, Y., Luo, F., Wang, L., Li, C., Niu Q., Li, H.* (2022) Weed25: a deep learning dataset for weed identification. Frontiers in Plant Science, 13, 1053329.
13. Wan, L., Li, H., Li, C., Wang, A., Yang, Y., Wang, P.* (2022). Hyperspectral sensing of plant diseases: principle and methods. Agronomy, 12(6), 1451.
14. Li, H., Travlos, I., Qi, L., Kanatas, P., Wang, P.* (2019) Optimization of herbicide use: study on spreading and evaporation characteristics of glyphosate-organic silicone mixture droplets on weed leaves. Agronomy 9(9), 547.
15. Wang, P.*, Li, H., Jia, W., Chen, Y., Gerhards, R. (2018) A fluorescence sensor capable of real-time herbicide effect monitoring in greenhouses and the field. Sensors 18(11), 3771.
16. Wang, P.*, Li, H., Gerhards, R. (2018). A novel chlorophyll fluorescence sensor for real-time herbicide effect monitoring. 2018 ASABE Annual International Meeting, Detroit, USA. (Oral presentation)
17. Wang, P.*, Li, H., Jia, W., Gong, C., Qi, L. (2018). Droplets’ evaporation and spread features on leaves with hairy, waxy and rough surface characters. 2018 ASABE Annual International Meeting, Detroit, USA. (Oral presentation)
18. Li, H., Wang, P.*, Jia, W., Ou, M., Qi, L. (2018). Recognition of weeds and cucumber seedlings in glasshouses based on radial basis support vector machine. 2018 ASABE Annual International Meeting, Detroit, USA. (Poster presentation)
19. Li, H., Wang, P.*, Weber, J.F., Gerhards, R. (2018) Early identification of herbicide stress on soybean (Glycine max (L.) Merr.) using chlorophyll fluorescence imaging technology in field practice. Sensors 18(1), 21.
20. Wang, P., Peteinatos, G., Li, H., Braendle, F., Pfuendel, E., Drobny, H.G., Gerhards, R.* (2018) Rapid stress monitoring on Alopecurus myosuroides using chlorophyll fluorescence imaging technology. Journal of Plant Diesease and Protection 125(2), 187-195.
21. Wang, P.*, Peteinatos, G., Li, H., Gerhards, R. (2016) Rapid in-season detection of herbicide resistant Alopecurus myosuroides using a mobile fluorescence sensor. Crop Protection 89, 170-177.
22. Wang, P.*, Peteinatos, G., Li, H., Gerhards, R. (2016) Temperature effects on chlorophyll fluorescence of Alopecurus myosuroides. 7th International Weed Science Congress, Prague, Czech Republic.
23. Wang, P.*, Li, H., Gerhards, R. (2016) Chlorophyll fluorescence response to herbicide stress in Alopecurus myosuroides. Proceedings 27th German Conference on Weed Biology and Weed Control, February 23-25, 2016, Braunschweig, Germany. pp. 57-67. (Oral presentation)
24. 李慧, 祁力钧*, 王沛. (2014) 悬挂式常温烟雾机气流场与雾滴沉积三维模拟. 农业机械学报, 45(6): 103-109, 122. (EI)
25. 王沛, 祁力钧*, 李慧, 冀荣华, 王虎. (2013) 植物叶片表面结构对雾滴沉积的影响规律研究. 农业机械学报, 44(10): 75-79. (EI)
26. 祁力钧*, 梁霞, 冀荣华, 王俊, 李慧, 王沛. (2013) 基于超声波传感技术的温室草莓冠层三维重构与测量. 农业机械学报, 44(9): 193-197. (EI)
27. 祁力钧, 王沛*, 张建华, 李慧, 冀荣华, 王俊. (2012) 杂草叶片表面结构对雾滴铺展和蒸发的影响. 排灌机械工程学报, 30(3): 335-340. (EI)
28. 李慧, 祁力钧, 张建华, 冀荣华. (2012) 基于PCA-SVM的棉花出苗期杂草类型识别, 农业机械学报, 43(9): 184-189. (EI)
29. 张建华,冀荣华,袁雪,李慧,祁力钧. (2011) 基于径向基支持向量机的棉花虫害识别.农业机械学报, 42(8):178-183. (EI)
30. Hui Li, Ronghua Ji, Jianhua Zhang, Xue Yuan, Kaiqun Hu, and Lijun Qi. (2011) WEB-Based intelligent diagnosis system for cotton diseases control. IFIP TC 12 conference on computer and computing technologies in agriculture, Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 483–490. (EI)
五、 发明专利、软件著作权 Patents & Software Copyrights
1. 牛琪, 李业鑫, 李成松, 王丽红, 王沛, 李慧, 卓鹏, 周百冬, 曹烈旺, 熊丕荣, 宋杰威. 一种基于路径规划的多自由度花椒枝自动切割装置. （发明专利, 专利号: ZL202110797685.7）
2. 祁力钧, 梁霞, 李慧, 冀荣华, 王沛, 王俊. 一种温室草莓冠层三维重构与测量装置及方法.（发明专利, 专利号: ZL201210535141.4）
3. 谭佳佳, 王沛, 李慧, 刘赵玉, 黄宇瑜, 陈维月. 玉米病虫智析系统. （软件著作权, No. 2024SR1235856）
4. 杨宇衡, 谭佳佳, 王沛, 李慧, 唐松, 刘君红, 王文宝. 玉豆智护平台. （软件著作权, No. 2024SR0842498）
5. 杨宇衡, 谭佳佳, 李慧, 马子慧, 王文宝, 王沛. 玉米南方锈病和北方锈病图像特征识别系统. （软件著作权, No. 2023SR0378349）
6. 王沛, 吴朋芯, 万龙, 张文彬, 李慧, 李成松, 王丽红. 种鸡健康识别软件. （软件著作权, No. 2022SR0941496）
7. 王沛, 唐印, 李慧, 罗帆, 李成松, 王丽红, 牛琪. 自动化杂草识别软件. （软件著作权, No. 2022SR0582177）
8. 李慧, 罗帆, 王沛, 李成松, 王丽红, 牛琪. 自动化树冠识别软件. （软件著作权, No. 2022SR0586655）
9. 王沛, 罗帆, 李慧, 李成松, 王丽红, 牛琪. 自动化柑橘害虫识别软件. （软件著作权, No. 2022SR0151359）
10. 王沛, 李慧, 祁力钧, 张建华, 冀荣华. 雾滴叶面铺展图片分割与面积计算系统.（软件著作权, No. 2012SRBJ1146）
11. 张建华, 祁力钧, 李慧, 冀荣华, 王沛. 棉花盲蝽蟓检测系统.（软件著作权, No. 2012SRBJ1145）
六、 主讲课程 Lectures
Robotic technology in Digital Farming（全英文）、智慧农业、汽车电器与电子技术、技术经济学
七、 参编教材Edited Textbooks
智能农业装备（农业农村部普通高等教育“十四五”规划教材）
八、 教改项目与成果
1. 教育部产学协同合作育人项目，丘陵山地农业机械化管理虚拟仿真实践平台设计，2022.01-2022.12；
2. 第二届全国农业工程类专业青年教师教学基本功大赛全国二等奖，2021.07；
3. 西南大学教学改革项目，一流专业建设背景下的农业机械化管理课程建设与实践，2021.07-2022.06；
4. 牛琪, 李慧, 李云伍, 李成松, 陈建, 王沛*. (2024). 农业机械化管理教学改革探索与实践. 智慧农业导刊(24).
九、 联系方式 Contact Information
重庆市北碚区天生路2号西南大学工程技术学院附楼211
邮编：400715
E-mail：leehui@swu.edu.cn