使用深度學習技術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

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食用菌菌絲表型分析儀助力行業(yè)育種發(fā)展
常規(guī)育種曾對我國作物生產做出重大貢獻，但其預見性差、周期長的缺點正不斷凸顯。新的增產技術途徑亟需被利用，生物育種是較佳選擇。生物育種有助于培育高產優(yōu)質、多抗高效和具有優(yōu)質功能的品種，進而有助于**食品安全、生態(tài)安全和健康安全。比如食用菌育種中菌絲表型獲取，傳統(tǒng)獲取方式為尺子量、一桿秤測重，此方式難免出現(xiàn)測量數(shù)據(jù)的誤差以及主觀意識主導，而使用基于深度學習技術結合智能技術開發(fā)的食用菌菌絲表型分析儀器，
導致食用菌菌絲稀疏的因素以及解決辦法
菌絲與菌種質量有關，菌種質量決定著產量。那么哪些因素會導致菌絲稀疏？用什么方法可以防治？菌絲一般出現(xiàn)增長速度較慢、纖弱、無力、稀疏。那么形成此現(xiàn)象的原因有以下幾種：**，種源特性退化、老化；*二，基料的含水量過低、pH過高或過低；*三，接近酸敗，培養(yǎng)溫度過高、濕度過大，基料營養(yǎng)的配比不合理；*四，種源自身帶有病毒和病菌等。那么如何防治呢？一起來看看小編的講解吧~?防治措施1、選用
【表型技術】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，包括對植物生長監(jiān)測和基于圖像表型技術的簡要介紹。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