代表性学术成果：
代表科研项目 [1]. 国家重点研发计划课题, 2022YFD2001701, 水产养殖工厂养殖模型及智能管控平台研发，2022-10 至 2026-09, 360万元, 在研, 主持 [2]. 国家自然科学基金面上项目，32373184融合图像和声音特征的虹鳟鱼摄食强度量化方法研究2024.01-2027.12，50万元，在研，主持 [3]. 北京市自然科学基金面上项目, 6212007, 基于群体摄食行为反馈的鳟鱼投饵速率实时调控策略研究, 2021-01 至 2023-12, 20万元, 在研, 主持 [4]. 广东省重点领域研发计划项目, 2021B0202070001, 陆基池塘智慧养殖场关键技术研究与示范, 2020-09 至 2023-09, 50万元, 在研, 参与 [5]. 国家重点研发计划子课题, 2020YFD0900105, 传统池塘养殖水质智能化管控及精准投喂技术优化研究, 2020-10 至 2022-12, 110万元, 结题, 主持 [6]. 北京市农林科学院青年基金, QNJJ202014, 虹鳟鱼行为量化分析及摄食强度表征模型研究, 2020-01 至 2022-12, 30万元, 结题, 主持 [7]. 北京市优秀人才培养项目, 2017000057592G125, 基于机器视觉的京津冀名优特色鱼类智能投喂控制方法研究, 2017-10 至 2018-12, 15万元, 结题, 主持
科技奖励： [1]. 上海市科技进步二等奖，水产精细养殖物联网及数字化技术研究与应用, 2017，排名9； [2]. 中国水产学会范蠡科学技术奖科技进步二等奖，水产精细养殖物联网及数字化技术研究与应用, 2019，排名2
以第一或通讯作者发表的代表性论文： [1]. Zhao, Zhenxi; Liu, Yang; Sun, Xudong; Liu, Jintao; Yang, Xinting; Zhou, Chao ; Composited FishNet: Fish Detection and Species Recognition From Low-Quality Underwater Videos, IEEE Transactions on Image Processing, 2021, 30: 4719-4734.（CCF-A，IF11.041） [2]. Z. Zhao, X. Yang, J. Liu, C. Zhou and C. Zhao, GCVC: Graph Convolution Vector Distribution Calibration for Fish Group Activity Recognition, IEEE Transactions on Multimedia, doi: 10.1109/TMM.2023.3287339. [3]. Yang, Xinting; Zhang, Song; Liu, Jintao; Gao, Qinfeng; Dong, Shuanglin; Zhou, Chao ; Deep learning for smart fish farming: applications, opportunities and challenges, Reviews in Aquaculture, 2021.01, 13(1): 66-90（ESI高被引论文，IF10. 618） [4]. Zeng, Yuhao; Yang, Xinting; Pan, Liang; Zhu, Wentao; Wang Dinghong; Zhao Zhengxi; Liu, Jintao; Sun, Chuanheng; Zhou, Chao ; Fish school feeding behavior quantification using acoustic signal and improved Swin Transformer, Computers and Electronics in Agriculture, 2023.01, 204: 107580 [5]. Hu Xuelong, Liu Yang, Zhao Zhengxi, Liu Jintao, Yang Xinting, Sun Chuanheng, Chen Shuhan, Li Bin, Zhou Chao. Real-time detection of uneaten feed pellets in underwater images for aquaculture using an improved YOLO-V4 network[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2021, 185: 106135. （ESI高被引论文，（COMPAG 期刊 2021 年 Superior PaperAwards， 2021 年度发文 602 篇， 4 篇获奖论文之一） [6]. Zhou, Chao; Xu, Daming; Chen, Lan; Zhang, Song; Sun, Chuanheng; Yang, Xinting; Wang, Yanbo ; Evaluation of fish feeding intensity in aquaculture using a convolutional neural network and machine vision, Aquaculture, 2019, 507: 457-465 [7]. Zhou, Chao; Lin, Kai; Xu, Daming; Chen, Lan; Guo, Qiang; Sun, Chuanheng; Yang, Xinting ; Near infrared computer vision and neuro-fuzzy model-based feeding decision system for fish in aquaculture, Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 146: 114-124 [8]. Feng Shuangxing, Yang Xinting, Liu Yang, Zhao Zhengxi, Liu Jintao, Yan Yujie, Zhou Chao. Fish feeding intensity quantification using machine vision and a lightweight 3D ResNet-GloRe network[J]. Aquacultural Engineering, 2022, 98: 102244. [9]. 胡学龙，朱文韬，杨信廷，等. 基于水质-声音-视觉融合的循环水养殖鱼类摄食强度识别[J]. 农业工程学报，2023，39（10）：141-150
授权发明专利：
[1]. 周超; 杨信廷; 孙传恒; 徐大明; 吝凯; 郭强; 陈澜 ; 一种智能投喂控制方法及装置, 2020-12-29, ZL201810073204.6 [2]. 周超; 杨信廷; 孙传恒; 杜晓伟; 李文勇 ; 鱼类养殖投饲控制系统及方法, 2016-3-30, ZL201310436162.5 [3]. 周超; 杨信廷; 孙传恒; 杜晓伟; 李文勇 ; 一种用于鱼类养殖的投喂控制系统及方法, 2014-11-19，ZL 201310385274.2 [4]. 周超,朱文韬,杨信廷,孙传恒,刘锦涛；鱼群摄食强度识别方法、装置、系统及投饵机，2023-05-26，ZL 202310181994.0 [5]. 周超,赵振锡,杨信廷,刘锦涛,冯双星,孙传恒一种水下鱼类群组活动强度识别方法及装置，2023-04-28，ZL 202210028850.7 [6]. 周超,冯双星,杨信廷,孙传恒,赵振锡,刘锦涛，鱼群的摄食强度分级方法、装置及智能调速投饲机2023-03-31，ZL 202111642230.4 [7]. 周超,杨信廷,孙传恒,徐大明,吝凯,陈彩文,郭强，一种水产养殖鱼群聚集指数计算装置及计算方法吝凯, 2023-08-04，ZL 201611229814.8 |
