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瀏覽：547

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  詞條說明

• 種圖家：未來植物表型研究重點在哪里？

  植物的表型受基因和環境的雙重影響，難以進行重復的有效測量。植物的表型是基因型和環境因素復雜交互的結果，基因型是表型得以表達的內因，而環境是表型得以表達的外因。植物表型研究是研究在特定條件下植物所表現出的可觀察的結構、功能等形態特征及其變化規律，正成為學術和產業界公認的**研究和應用領域之一，是解決面向未來的農業挑戰的**技術領域之一。目前植物表型研究集中在小麥、擬南芥、水稻、玉米、高粱、大麥、西紅

• 【食用菌表型】靈芝DUS測試指南數據分析案例

  菌絲階段表型一、拮抗表型1.25℃±1℃避光培養2.當申請品種和近似品種菌絲接觸3d后觀測拮抗現象3.分析內容: 有無拮抗二、菌絲束粗細1.25℃±1℃ 避光培養2.培養7天后觀測菌絲束的粗細3.分析內容:菌絲束的粗細程度三、菌絲密度1.25℃±1℃ 避光培養2.培養10天后觀測菌絲的密度3.分析內容:菌絲的密度程度四、菌落形態1.25℃±1℃ 避光培養2.培養10天后觀測菌落的形態3.分析內容:

• 深度學習技術在農業發展中的運用

  深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其較接近于較初的目標——人工智能。 深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都**了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術**了很大進步。那么它在農業發展領域有哪些運用呢？跟著小編一探究竟吧！

• 【食用菌育種】育種中常用的高通量表型分析儀

  傳統食用菌育種技術涉及繁瑣的選育過程，較端氣候環境背景下迫切需要利用智能科研儀器來實時監測作物對環境變化的響應以加速育種周期。下面小編分享一份干貨“智能科研儀器如何助力食用菌育種，推進數字食用菌產業的發展”。快速育種是人工模擬自然環境(例如光和溫度)加速植物快速成熟以提高作物改良準確性和可預測性的綜合技術，其與經典育種技術的結合能夠產生具有較高遺傳增益和產量的抗逆/耐受品種。目前食用菌育種