2024/7/23
該研究提出了一種基于RGB-D相機的作物表型機器人自主導航方法,該方法建立了田間和盆栽...
2023/11/20
結果表明,與YOLOv4和YOLOv5的Backbone相比,改進(jìn)后的Backbone的檢測精度更高,速度更快。...
2023/9/26
本研究證實(shí)了基于3D點(diǎn)云與計算機視覺(jué)技術(shù)結合進(jìn)行植物結構尤其是節間長(cháng)度測量的可行性...
2023/9/22
實(shí)驗結果與先前方法比較表明,該方法在精度和時(shí)間上都有提高。最后,提出的分割和分類(lèi)方法...
2023/9/20
總體而言,結果表明無(wú)人機成像和ML模型可以提供高分辨率的圖像和數據用于分析植物性狀、...
2023/9/18
總之,本綜述總結了近年熱成像技術(shù)在表型領(lǐng)域的進(jìn)展,為育種家培育高產(chǎn)、抗逆、耐逆、優(yōu)質(zhì)的...