使用深度學習技術(shù)從無人機低空遙感圖像中檢測麥穗

時間：2022-11-11作者：三亞博瑞源科技有限公司瀏覽：437

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  詞條說明

• 【表型技術(shù)】從點云分析中提取二維和三維魚類形態(tài)表型的應用

  ? ? ? ?魚類形態(tài)表型是人工育種、功能基因定位以及水產(chǎn)養(yǎng)殖和生態(tài)學中基于種群的研究的重要資源。為了避免傳統(tǒng)表型形態(tài)測量方法帶來的損傷魚體、依賴經(jīng)驗、主觀意識等，因此開發(fā)了一種、準確且可定制的工具 —3DphenoFish軟件。在無損魚兒的狀態(tài)下進行魚類表型數(shù)據(jù)采集，此軟件可用于魚類形態(tài)表型研究，包括功能基因定位、人工選擇和保護研究。材料和方法&nbs

• 一種基于圖像與深度學習的植物生長監(jiān)測育種箱

  隨著成像技術(shù)的不斷進步，目前深度學習方法在圖像分類方面具有突破性的表現(xiàn)，在植物生長監(jiān)測方面也受到廣泛關(guān)注。但是，植物生長的注釋仍然是植物監(jiān)測中一個具有挑戰(zhàn)性的方面。接下來種圖家小編帶著大家一起了解一種基于圖像與深度學習的植物生長監(jiān)測技術(shù)，包括對植物生長監(jiān)測和基于圖像表型技術(shù)的簡要介紹。據(jù)小編所知，這種植物生長監(jiān)測育種箱包括環(huán)境模擬、生長狀態(tài)、環(huán)境曲線三大部分。其中在環(huán)境模擬部分，可以根據(jù)實驗需求制

• 使用深度學習技術(shù)從無人機低空遙感圖像中檢測麥穗

  深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)**了很大進步。它的較終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面**的效果，遠遠**過先前相關(guān)技術(shù)。比如，在農(nóng)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域里表型研究方面就得到較大的應用。?隨著以機器學習乃至深度學習等為代表的數(shù)據(jù)處理技術(shù)快速發(fā)展

• 【食用菌育種】育種中常用的高通量表型分析儀

  傳統(tǒng)食用菌育種技術(shù)涉及繁瑣的選育過程，較端氣候環(huán)境背景下迫切需要利用智能科研儀器來實時監(jiān)測作物對環(huán)境變化的響應以加速育種周期。下面小編分享一份干貨“智能科研儀器如何助力食用菌育種，推進數(shù)字食用菌產(chǎn)業(yè)的發(fā)展”?？焖儆N是人工模擬自然環(huán)境(例如光和溫度)加速植物快速成熟以提高作物改良準確性和可預測性的綜合技術(shù)，其與經(jīng)典育種技術(shù)的結(jié)合能夠產(chǎn)生具有較高遺傳增益和產(chǎn)量的抗逆/耐受品種。目前食用菌育種