深度学习技术在农业发展中的运用

时间：2022-11-11

作者：三亚博瑞源科技有限公司

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使用深度学习技术从无人机低空遥感图像中检测麦穗
深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。它的较终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远**过先前相关技术。比如，在农业发展领域里表型研究方面就得到较大的应用。随着以机器学习乃至深度学习等为代表的数据处理技术快速发展
【植物表型大数据】当育种遇上人工智能，农业将快速发展
随着农业育种技术的不断精进，我们吃的食物越来越多样，并且与之前的食物外观、味道有些不一样。比如，小时候吃的白菜，叶子上总有许多被虫吃的洞眼，而且白菜只有一两个品种，如今白菜有近10个品种，叶子上没有小洞。其实，自从作物被驯化以来，培育集抗性强、优质、高产等性状为一体的作物品种一直是育种家的梦想。DNA分子结构模型的发现推动了分子生物学的发展，让育种家们能够从基因和分子水平上解码作物的生命秘密，通过
【表型大数据】鱼类二维形态表型分析仪产品特征
FScan2000利用深度学习和图像分析技术对鱼类表型分析提供简单、和标准的工具，包括表型扫描箱和分析软件二部分组成。该工具实现了鱼类常见形态表型的获取，并提供个性化表型开发定制开发服务。设备特征总结：采集环境统一：独立箱体和360度稳定光源，扫描环境一致多通路扫描：多角度拍摄，背侧部图像同步获取表型分析简单：拍照即分析，形态关键点和表型的自动测量操作过程：
种图家：未来植物表型研究重点在哪里？
植物的表型受基因和环境的双重影响，难以进行重复的有效测量。植物的表型是基因型和环境因素复杂交互的结果，基因型是表型得以表达的内因，而环境是表型得以表达的外因。植物表型研究是研究在特定条件下植物所表现出的可观察的结构、功能等形态特征及其变化规律，正成为学术和产业界公认的核心研究和应用领域之一，是解决面向未来的农业挑战的核心技术领域之一。目前植物表型研究集中在小麦、拟南芥、水稻、玉米、高粱、大麦、西红