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基于深度学习的农业植物表型研究综述   总被引:2,自引:0,他引:2  
植物表型是指植物可测量的特征和性状,是植物受自身基因表达、环境影响相互作用的结果,也是决定农作物产量、品质和抗逆性等性状的重要因素.大多数植物表型信息可通过数字图像处理的方法获取和分析.随着基因组学研究的快速发展,传统植物表型研究方法在诸多方面已无法满足进一步研究的需要,高精度、高通量的植物表型获取技术成为植物表型研究的新兴热点方向.近年来深度学习在数字图像处理领域取得了突破性进展,在物体识别、分割等应用上,基于深度学习的图像处理在技术表现上远好于传统方法.在植物表型研究领域,如何使用深度学习技术研究植物表型已成为研究人员十分关注的一项研究问题.本综述从植物株型与生理参数获取、植物识别与杂草检测、病虫害检测以及产量预测四个方面,对近几年基于深度学习的植物表型检测方法进行概述,同时还分析了这些方法和传统机器学习方法的优劣,最后对基于深度学习的植物表型研究的未来趋势进行分析和展望.  相似文献   
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基于相关检测的多通道近红外光组织光学测量系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
研制了一套基于相关检测技术的三波长多通道近红外光信号采集系统。采用相敏检波模块CD505R有效提高信噪比。Delphi开发的上位机程序通过串口方式与单片机通信。使用光纤传递光源及探测信号,使系统具有更大的灵活性,适用于多种组织光学特性测量方式。模型实验的结果证明该系统准确可靠,前臂阻断实验表明系统对不同深度组织血氧状况具有较好的测量能力。  相似文献   
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