◆ 主要学习工作经历

●2018年南京农业大学博士学位

●2018-2020年在皇冠新款入口环境科学与工程学院工作

●2020至今在皇冠新款入口工作

◆ 主要社会兼职

●无

◆ 主要研究内容

（1）机器学习算法在扬子鳄行为学分析及栖息地环境分析中的应用

（2）扬子鳄生理与健康

◆ 主要研究课题

1. 安徽省自然科学基金，基于计算机显微成像法和卷积神经网络模型的轻度霉变稻谷检测研究，青年项目，2008085QC143，2020-07至2022-7，主持；

2. 重要生物资源保护与利用研究安徽省重点实验室开放基金，基于机载遥感技术的扬子鳄栖息适宜性评价方法研究，2021-07至2024-09，主持；

3. 国家自然科学基金面上项目，实验控温下扬子鳄的热生理响应及分子机制，32370561，2023-2027，参与。

◆ 主要研究成果

一、代表性论文及论著：

1. Sun K., Tang M., Li S., Tong S. Mildew detection in rice grains based on computer vision and the YOLO convolutional neural network [J]. Food Science Nutrition, 2023, 12 (2): 860-868.

2. Sun K., Zhang Y., Tong S., Tang M., Wang C. Study on rice grain mildewed region recognition based on microscopic computer vision and YOLO-v5 model [J]. Foods, 2022, 11(24): 4031.

3. Sun K., Fan G., Zhang Y., Luo J., Wu X., Pan T. Studies on automatic image segmentation method for canopy density measurement of Chinese Alligator (Alligator sinensis) habitat [J]. Pakistan Journal of Zoology.

4. Sun K., Zhang W., Pan L., Tu K. Recognition of a cracked hen egg image using a sequenced wave signal extraction and identification algorithm [J]. Food Analytical Methods, 2017, (11): 1-11.

5. Sun K., Ma L., Pan L. Tu K. Sequenced wave signal extraction and classification algorithm for duck egg crack on-line detection [J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2017, 142: 429-439.

6. Sun K., Li Y., Peng J., Tu K., Pan L. Surface gloss evaluation of apples based on computer vision and support vector machine method [J]. Food Analytical Methods, 2017, (1): 1-7.

7. Sun K., Wang Z., Tu K., Wang S., Pan L. Recognition of mould colony on unhulled paddy based on computer vision using conventional machine-learning and deep learning techniques [J]. Scientific Reports, 2016, 6: 37994.

二、专利：

1. 孙柯, 吴海晶, 张玉洁, 同思源. 一种基于显微计算机视觉的稻谷霉变程度检测设备[P]. ZL202220690445.7.

2. 孙柯, 潘涛, 李文刚, 李梦, 崔璐璐. 一种扬子鳄幼鳄拉力测试设备[P]. ZL202323405917.3.

三、主要获奖情况：

无