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基于机器视觉的动植物表型识别
发布时间：
2021-02-14
来源：
本站
作者：
PhenoTrait
表型识别在动植物育种、品种选择、基因组学和表型组学中具有重要意义。也是支撑现代农业高质量发展的关键技术。机器视觉作为人工智能技术的重要分支，是表型识别领域的重要模式和手段。
玉米叶识别案例
玉米节间距离和高度的检测示例
本文综述了我国目前动植物表型视觉感知与识别的概念、内涵、技术及应用实例，并探讨了动植物表型识别面临的问题和挑战。最后，本文展望了基于视觉的表型识别技术未来的发展方向和应用前景。本文旨在为促进我国农业表型识别的跨越式发展提供参考。
苹果检测的可视化结果
猪脸检测结果
来源：
xin Q, Xue S and Chai X. Machine Vision Based Phenotype Recognition of Plant and Animal. China’s e-Science Blue Book 2020. https://doi.org/10.1007/978-981-15-8342-1_27.
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本期石时之约，我们将对话慧诺瑞德（北京）科技有限公司总经理、国际植物表型学会（IPPN）执委会委员/工业分会副主席韩志国，一起从表型数据的科学角度，去读懂农作物的喜怒哀乐和前世今生。
让我们“慧聚”在一起，为“慧科研、慧育种、慧种田”赋能。
育种，是在给定的环境条件下，选择各种表型指标(产量、品质、抗性)最优的基因型材料的过程(AI育种，从这里起步)。育种工作中大约70%的工作量来自表型观察测量和筛选，是最耗人力物力的过程。
生理表型测量的核心在于“早、快”，要在肉眼可见之前就能测量并预判出变化趋势，才是这个技术的核心价值。叶绿素荧光成像，恰好满足了这个要求。
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