郑禄，博士，硕士生导师。湖北省科技特派员，湖北省三区人才，新疆自治区重点园区引才育才计划特聘专家，中国计算机学会会员，农业工程学报审稿人。主要研究方向为人工智能、云计算与大数据分析。主持和参与国家科技支撑计划项目1项，省级科技重大项目3项，科技援疆项目1项，省部级教研项目6项，企事业单位委托科研项目10余项。授权发明专利10余件，发表SCI、EI等核心论文30余篇，参与制定行业和地方标准3项。获得湖北省科技成果鉴定2项，湖北省科技进步奖二等奖，湖北省科技成果推广奖二等奖，湖北省教学成果奖三等奖，国家民委优秀调研报告奖。

在人才培养与学生创新方面，作为全国首批大学生“小平科技创新团队”指导教师，指导学生获得中国国际大学生创新大赛、挑战杯、蓝桥杯、华为ICT大赛等国家级奖项50余项，指导国家级大学生创新创业训练项目7项。

近年发表的部分论文：

[1] Lu Z, Chengao Z, Lu L, et al. Star-YOLO: A lightweight and efficient model for weed detection in cotton fields using advanced YOLOv8 improvements[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2025, 235: 110306.

[2] Tie J, Zhu C, Zheng L*, et al. LSKA-YOLOv8: A lightweight steel surface defect detection algorithm based on YOLOv8 improvement[J]. Alexandria Engineering Journal, 2024, 109: 201-212.

[3]李子茂,徐杰,郑禄*,等.基于改进DenseNet的茶叶病害小样本识别方法[J].农业工程学报,2022,38(10):182-190.

[4]帖军,赵捷,郑禄*,等.改进YOLOv5模型在自然环境下柑橘识别的应用[J].中国农业科技导报,2024,26(7):111-120.

[5]宋中山,汪进,郑禄*,等.基于二值化的Faster R-CNN柑橘病虫害识别研究[J].中国农机化学报,2022,43(6):150-158.

课题组氛围融洽，注重理论与实践相结合，鼓励跨学科融合与工程能力提升，邀请有科研兴趣、踏实认真的同学加入。课题组鼓励发表高水平论文，支持参加国内外学术会议，参与数字乡村建设和工程实践。通过系统的科研训练与工程项目锻炼，助力学生拓展视野、提升能力，创造国内外名校深造或知名企业实习就业机会。亦欢迎优秀本科生加入，共同探索智慧农业与工业智能的前沿课题。

电子邮件地址：zhenglu  AT  scuec.edu.cn