学术中心

全部分类
您现在的位置:
首页
/
/
/
利用分布式计算和深度学习的基于图像的植物表型分析

利用分布式计算和深度学习的基于图像的植物表型分析

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:植物表型资讯
  • 发布时间:2020-10-27 06:10
  • 访问量:

【概要描述】

利用分布式计算和深度学习的基于图像的植物表型分析

【概要描述】

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:植物表型资讯
  • 发布时间:2020-10-27 06:10
  • 访问量:
详情

在植物定量遗传学实验中,基于图像的高时间分辨率表型数据可以评估和分析基因型-表型关联的生长动力学,因此比终点测量更具优势。最近,基于网络的相机系统已经成为可定制的低成本表型解决方案。

 

表型系统的一般设置和实验设置的示意图

 

在这里,我们利用180个联网的树莓派单元,实现了一个基于分布式计算的大型自动化图像捕捉系统,可以同时检测1800株白三叶草(Trifolium repens)。结果证明,该相机系统性能稳定,180台相机的平均正常运行时间为96%。为了对捕获的图像进行分析,我们开发了Greenotyper图像分析管道。该方法对植物的定位精度为97.98%,基于U-net的植物分割算法的分割精度为0.84,像素精度为0.95。我们利用Greenotyper分析了总共355027张图像,这需要24-36小时。因此,使用大量静态照相机和植株进行自动表型分析是替代依赖传送带或移动相机系统的一种经济高效的选择。

 

(A)使用CPU与GPU的U-net的运行时间。 (B)随着图像数量的增加,阈值和U-net(GPU)的运行时间。

 

来自测试集的三个示例图像进行分割

 

来源:

Tausen M, Clausen M, Moeskjær S, et al. Greenotyper: Image-Based Plant Phenotyping Using Distributed Computing and Deep Learning. Front. Plant Sci., 07 August 2020 | https://doi.org/10.3389/fpls.2020.01181.

关键词:

扫二维码用手机看

推荐新闻

PhenoTrait “职”等你来
PhenoTrait “职”等你来
发布时间 : 2020-11-23 15:31:23
赶快将您的简历发到邮箱hr@phenotrait.com,我们热切的期待您的来信。!
查看详情
赶快将您的简历发到邮箱hr@phenotrait.com,我们热切的期待您的来信。!
慧诺表型实验室推出测试服务
慧诺表型实验室推出测试服务
发布时间 : 2020-08-26 11:38:26
提供植物表型、光合作用等相关的数据测试和分析服务
查看详情
提供植物表型、光合作用等相关的数据测试和分析服务
提高光合效率促进植物生长
提高光合效率促进植物生长
发布时间 : 2020-07-10 00:00:00
我们可能培育出阳光利用率至少为1.5%的植物,而不是目前的0.5%,这是一个巨大的进步。
查看详情
我们可能培育出阳光利用率至少为1.5%的植物,而不是目前的0.5%,这是一个巨大的进步。

视频展示

田间高通量表型平台
00:00:37
所属分类:
视频展示
发布时间:
2020/09/10
关键词:
表型
植物表型
田间表型
高通量表型

专题报道

联系我们

慧诺瑞德(北京)科技有限公司

地址:北京市海淀区西三旗街道建材城东路10号院
          京城尚德智造产业园E区112B

电话:010-62925490829288548292886482928874
传真:010-62925490-802
Email:
info@phenotrait.com

邮编:100096

在线留言

关注我们

这是描述信息

植物表型圈

这是描述信息

植物表型资讯

慧诺瑞德(北京)科技有限公司版权所有      京ICP备15043840号    网站建设:中企动力   北二分     法律声明