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重點(diǎn)新聞

KAT4IA: K-Means輔助訓(xùn)練用于大田植物表型的圖像分析

2022/8/29

為了解決田間圖像中目標(biāo)植物與噪聲背景分離的難題，提出了一種利用變換域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分...
基于葉綠素?zé)晒鈭D像的高通量玉米圖像分割與性狀提取

2022/8/29

事實(shí)證明，基于植物熒光圖像的高通量圖像分割與分析是一種高效可靠的方法。通過對(duì)玉米莖...
利用無人機(jī)(UAV)遙感估算不同水稻品種整個(gè)生長季的葉面積指數(shù)

2022/8/29

結(jié)果表明，水稻全生育期的葉面積指數(shù)與葉面積指數(shù)的相關(guān)性較弱，水稻抽穗前和抽穗后的葉...
基于多光譜航空影像的大豆短柔毛分類

2022/8/29

測(cè)試的指數(shù)和ML模型多年來沒有推廣到不包含參考訓(xùn)練面板的圖像，這表明在某些環(huán)境條件下...
利用無人機(jī)圖像和深度學(xué)習(xí)鑒定大豆對(duì)洪水脅迫的反應(yīng)

2022/8/29

基于提取的圖像特征，使用深度學(xué)習(xí)模型將大豆育種地分為五個(gè) FIS 等級(jí)，三種飛行高度下的...
DeepCob：使用深度學(xué)習(xí)對(duì)玉米穗軸的幾何形態(tài)進(jìn)行精確和高通量分析，并應(yīng)用于基因庫表型組學(xué)

2022/8/24

三種圖像分析方法的比較表明，在一組不同的玉米穗軸圖像上訓(xùn)練的 Mask R-CNN 結(jié)果優(yōu)于F...

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