个人简历  

贾良权，博士（后），副教授，硕士生导师。男，1983年生，2006年获安徽工程大学工学学位，2012年获中科院理学硕士学位，2015年获中科院理学博士学位，浙江大学博士后。发表论文十余篇；授权发明和新型专利8项。

先后主持和参与国家和省部级科研课题8项，主持和承担横向项目多项。

主要研究方向 

n 嵌入式系统设计及应用

n 集成电路设计与智能检测

n TDLAS 技术应用及其装备研发

n 机器视觉/深度学习技术应用

n 医学图像处理

主要承担的教学课程

本科生课程：EDA设计及应用、嵌入式系统设计及应用

研究生课程：虚拟仪器设计与数据采集技术  

代表性学术成果

【1】Yang Fu, Jia Liangquan*,Lin Chen,etal; DEAF: An adaptive feature aggregation model for predicting soil CO2 flux. Ecological Informatics. 2024, 102759.https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102759

【2】Liangquan Jia 1,†, Tao Wang 1,†, Xiangge Li,etal.DFMA: an improved DeepLabv3+ based on FasterNet, multi-receptive field, and attention mechanism for high-throughput phenotyping of seedlings. Front Plant Sci. 2025 Jan 16;15:1457360. doi: 10.3389/fpls.2024.1457360

【3】Jia, Liangquan, Tao Wang, Yi Chen, Ying Zang, Xiangge Li, Haojie Shi, and Lu Gao. 2023. MobileNet-CA-YOLO: An Improved YOLOv7 Based on the MobileNetV3 and Attention Mechanism for Rice Pests and Diseases Detection Agriculture 13, no. 7: 1285. https://doi.org/10.3390/agriculture13071285

【4】Liangquan Jia , Fu Yang, Yi Chen.etal. Prediction of wetland soil carbon storage based on near infrared hyperspectral imaging and deep learning. Infrared Physics & Technology.https://doi.org/10.1016/j.infrared.2024.105287

【5】Zhikun Zhang. Qin xu , Liangquan Jia* ,etal. FSUNet: lightweight full-scale information fusion UNet for seed coat thickness measurement. Cogent Food & Agriculture .https://doi.org/10.1080/23311932.2024.2424928

【6】Jia, Liangquan, Weiwei Zu, Fu Yang, Lu Gao, Guosong Gu, and Mingxing Zhao. 2023. Estimating Organic Matter Content in Hyperspectral Wetland Soil Using Marine-Predators-Algorithm-Based Random Forest and Multiple Differential Transformations Applied Sciences 13, no. 19: 10693. https://doi.org/10.3390/app131910693

【7】Jia Liangquan; Yawen Wang; Ying Zang ,etal,MobileNetV3 With CBAM for Bamboo Stick Counting. IEEE access, vol. 10, pp. 53963-53971, 2022

【8】Lu Gao, Ying Zang, Liangquan Jia*, Research on the Seed Respiration CO2 Detection System Based on TDLAS Technology, International Journal of Optics, vol. 2023, Article ID 8017726, 13 pages, 2023.

【9】Wei Y K , Jia L Q *, Fang Y Y , et al. Formation and superconducting properties of predicted ternary hydride ScYH6 under pressures[J]. International Journal of Quantum Chemistry .2020-09-09 , DOI: 10.1002/qua.26459

【10】Chen, Jiuying, Pengxiang Cui, Chuncheng Zhou, Xiaoya Yu, Haohao Wu, Liangquan Jia*, Mei Zhou, Huijing Zhang, Geer Teng, Sai Cheng, and et al. 2023. Detection of CO2 and CH4 Concentrations on a Beijing Urban Road Using Vehicle-Mounted Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy Photonics 10, no. 8: 938. https://doi.org/10.3390/photonics10080938

【11】Ye, Sitan, Haiyong Weng, Lirong Xiang, Liangquan Jia*, and Jinchai Xu. 2023. Synchronously Predicting Tea Polyphenol and Epigallocatechin Gallate in Tea Leaves Using Fourier Transform–Near-Infrared Spectroscopy and Machine Learning Molecules 28, no. 14: 5379. https://doi.org/10.3390/molecules28145379

【12】Shi, Huancong, Xulei Yao, Shijian Lu, Yuanhui Zuo, Tao Zheng, and Liangquan Jia*. 2023. Photocatalytically Active Semiconductor Cu3P Unites with Flocculent TiN for Efficient Removal of Sulfamethoxazole Catalysts 13, no. 2: 291. https://doi.org/10.3390/catal13020291

【13】Shi, Huancong, Yingli Ge, Shijian Lu, Jiacheng Peng, Jing Jin, and Liangquan Jia*. 2023. Catalytic CO2 Desorption Study of Tri-Solvent MEA-EAE-DEEA with Five Solid Acid Catalysts Catalysts 13, no. 6: 975. https://doi.org/10.3390/catal13060975

【14】贾良权,祁亨年,胡文军等.种子呼吸CO_2浓度检测系统[J].光学精密工程,2019,27(06):1397-1404.

【15】贾良权,祁亨年,许琴; 基于激光吸收光谱技术的种子活力高效测量系统, ZL201810608900.2 (授权发明专利)

【16】贾良权,祁亨年,许琴; 高璐; 一种自动化单粒种子活力分选系统, ZL 201920795365.6 (授权发明专利)

【17】贾良权，高璐，许琴；一种新型高效环保滤沙机，ZL202110969037（授权发明专利）

【18】贾良权,高璐,黄旭,等；一种土壤碳通量测量系统 ，ZL202110696289(授权发明专利)

【19】中心医院药房药品采购集中管理系统. 2024SR2096542(软件著作权)

【20】胆囊癌根治术后预测软件. 2025SR0423945(软件著作权)

主要科研项目

主持：

1.湖州市数字化森林碳汇监测建设与示范，湖州市重点研发择优委托项目（2021ZD2003）2022-2024

2.基于TDLAS技术的土壤碳通量检测方法及其装置研发，浙江省公益性项目，(GF22C164008),2022-2024

3.基于波长调制-TDLAS技术的“两杂”种子活力无损检测机理及方法研究，国家自然科学基金（31701512），2018-2020

参与：

1. 便携式水稻种子活力快速无损检测装置研发及示范，浙江省公益性项目（TGN23C130011），2023-2025

2.稻-小龙虾高效种养模式关键技术及其低碳通量模式研究，浙江省公益性项目 (GF22C194143),2022-2024

3.种子芽根长度自动化检测关键技术研究（2021GZ30），湖州市公益项目，2022-2024

4.水稻高效制种关键技术研发-基于 TDLAS和高光谱成像技术的水稻种子活力快速无损检测方法及装备研发，浙江省重点研发计划项目（2019C02013），2019- 2021

6.种子活力与其特征光谱的定量关系研究，浙江省教育厅（Y201941626），2019-2021

7.基于云计算、大数据等新技术的个性化学习应用研究-教育大数据智能采集、处理与个性化学习平台研发及应用示范，浙江省重点研发计划项目（2017C03047），2017- 2019

联系方式

Email：02426@zjhu.edu.cn