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基于光流分析和机械进建的植物叶片动态成长预测模型
- 行业动态
- 2019-03-27 14:10
- 接见量：
【概要描述】本钻研利用光流分析中提取的特点，成立的增长预测模型拥有较好的预测成效，此表，本钻研还思考了一个可能自动分析植物图像的表型系统，使该成长预测模型在贸易植物工厂中得到宽泛利用。
基于光流分析和机械进建的植物叶片动态成长预测模型
【概要描述】本钻研利用光流分析中提取的特点，成立的增长预测模型拥有较好的预测成效，此表，本钻研还思考了一个可能自动分析植物图像的表型系统，使该成长预测模型在贸易植物工厂中得到宽泛利用。
- 分类：行业动态
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- 颁布功夫：2019-03-27 14:10
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不变出产力是工厂面对的一个沉要问题。因而，钻研人员一向在钻研增长预测，总体指标是提逾越产率。植物的投影面积(PA)通常用于成长预测，通过观察植物的整体近似活动来估计植物的成长。为解决这一问题，本文以植物叶片的功夫序列活动为钻研对象，利用光流(OF)分析来获取生菜叶片的功夫序列活动信息。光流分析是一种图像处置步骤，提取由于主体活动引起的陆续两帧之间的差值。
工业厂房多设备成像系统(MPI)
分析总结以及法向量分析的概想图
本尝试在某大型工业厂房进行。在9天内（播种后6~15天），每隔20分钟拍摄338株幼苗的图像。而后，通过推算OF分析中的法向量，从图像中提取叶片活动特点，并将这些特点利用于机械进建，以预测收成时（播种后38天）生菜的鲜沉。利用分析中提取的特点，成立的增长预测模型拥有较好的预测成效，有关系数为0.743。此表，本钻研还思考了一个可能自动分析植物图像的表型系统，使该成长预测模型在贸易植物工厂中得到宽泛利用。
单台设备使用OF的功夫序列分析了局
利用机械进建步骤预测鲜沉
起源：Front. Plant Sci.Leaf-Movement-Based Growth Prediction Model Using Optical Flow Analysis and Machine Learning in Plant Factory.Shogo Nagano, Shogo Moriyuki, Kazumasa Wakamori, Hiroshi Mineno and Hirokazu Fukuda.https://doi.org/10.3389/fpls.2019.00227
