驗收案例:我司幫助山西農(nóng)業(yè)大學建設植物根系表型平臺、溫室盆栽高通量植物表型成像系統(tǒng)、田間作物高通量表型檢測系統(tǒng)、智能化作物信息采集平臺、作物籽粒(果實)品質分析平臺、
無人機植物表型信息獲取軟硬件一體化平臺和示范基地,對旱稻與小雜糧產(chǎn)業(yè)化推廣開展表型應用的研究具有重大突破。
植物表型熱成像的圖像識別。(a) 深度學習法流程圖。(b)基于CNN的圖像特征學習(以VGG模型為例。
(c)植物中植物病害的識別、分類、量化和預測(ICQP)。
熱成像在檢測生物脅迫(真菌、細菌、病毒和蟲害)中的應用。(a)真菌。使用遠程熱成像比較猝死綜合癥感染植物與健康植物。(
b)細菌。預測植物病害 Xf 細菌在植物葉片中的空間分布。(c)病毒。確定甘薯羽毛斑駁病毒(SPFMV)和甘薯氯酸特技病毒(SPCSV)是否單獨或兩者導致甘薯減產(chǎn)。
(d)蟲害。蘋果綠蚜蟲侵擾早期對蘋果葉溫度分布的影響。
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