TraitNavigator是一款基于B/S架构的Web应用系统，它集成了多模态的数据采集与分析功能，为植物表型研究提供了全面的解决方案。自2018年开始开发以来，TraitNavigator经历了不断的迭代和优化。2022年，它成功升级为web版本，2024年又完成了web版本的二次迭代。截止至2025年4月，TraitNavigator的开发团队共编写了115100行代码，其中后端34600行，前端65600行，算法14900行，展现了慧诺瑞德公司对技术创新和产品优化的不懈追求。

以下是该软件的核心功能与特点：

1、图形化展示

• 直观的界面：采用现代化的图形化界面设计，支持数据可视化展示，帮助用户快速理解实验结果。

• 多维度数据展示：支持光合表型分析、三维表型分析、可见光表型分析、热成像表型分析、高光谱表型分析等多种数据类型的可视化展示。

2、传感器管理

• 多传感器支持：兼容光合表型成像、高光谱成像、可见光成像、热红外成像、三维激光扫描、激光雷达等多种传感器。

• 实时调试：提供传感器参数配置和实时调试功能，确保数据采集的准确。

 

3、实验管理

• 实验布局：支持按田块(Block)、小区(Plot)和单元(Unit)三个级别进行实验布局，实现自动化测量设置。

• 批量设置：通过Excel报表形式，将实验材料信息（如品种、基因型）与实验布局关联，自动匹配表型数据。

• 团队/人员管理：支持团队、成员、实验、数据等权限分级管理。

• 高效采集与分析：数据采集效率小于30秒/份实验材料，数据分析效率小于15秒/100个表型指标（取决于服务器配置）。

• 自动化分析：支持表型数据的自动分析、手动分析和批量分析，并提供分析结果的Excel导出功能。

5、数据采集与分析

视觉数据采集

• 多模态数据采集：支持光合表型分析、三维表型分析、可见光表型分析、热成像表型分析、高光谱表型分析等多种视觉数据采集。

三维表型分析

可见光表型分析

热成像表型分析

• 机器学习模型：结合深度学习和机器学习模型，提升数据分析的准确性和效率。

机器学习模型

• 数据挖掘与可视化：支持数据挖掘和可视化展示，帮助用户快速发现数据中的关键信息。

数据挖掘与可视化

6、系统监控

TraitNavigator提供实时监控功能，可以实时监控系统状态、总运行时间、数据采集量、传感器状态和实验数量等关键指标，确保系统的稳定运行。

TraitNavigator集成了高性能、可扩展的关系型数据库，确保数据存储的安全性和稳定性。它支持用户角色和权限管理，确保数据安全和合规访问。

植物表型数据采集与分析中心TraitNavigator，作为一款集成了多模态数据采集、自动化分析、系统监控和数据可视化的高性能平台软件，不仅为植物表型研究提供了全面的技术支持，更重新定义了植物表型研究的效率与精度。它以强大的功能和高效的性能，成为科研机构和农业企业不可或缺的工具。

TraitNavigator的推出，标志着植物表型研究迈向了一个全新的高度。它不仅帮助科研人员快速获取和分析数据，还为农业企业优化种植方案、提升产量提供了科学依据。通过多模态数据采集和深度学习模型，TraitNavigator能够精准捕捉植物生长的每一个细节，为研究者提供全面而深入的洞察。

未来，慧诺瑞德公司将继续致力于技术创新，不断优化TraitNavigator的功能，为植物表型研究领域带来更多突破性的解决方案。我们相信，TraitNavigator不仅是一个工具，更是一个桥梁，连接科研与实践，推动植物表型研究迈向更加辉煌的明天。