18、基于深度学习的植物表型分析框架：作物分析

最新推荐文章于 2025-12-01 17:28:36 发布
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分类专栏： 边缘智能：重塑未来计算 文章标签： 深度学习 植物表型分析 AlexNet
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基于深度学习的植物表型分析框架：作物分析

1. 作物物种与数据集
  • 作物物种
    | 序号 | 当地名称 | 科学名称 |
    | ---- | ---- | ---- |
    | 1 | 水稻 | Oryza sativa |
    | 2 | 茄子 | Solanum melongena |
    | 3 | 花椰菜 | Brassica oleracea var. botrytis |
    | 4 | 菠菜 | Spinacia oleracea |
  • 数据集详情
    | 序号 | 执行任务 | 类别数量 | 涉及物种 | 每类图像数量 | 总图像数 |
    | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
    | 1 | 物种识别 | 4 | Spinacia oleracea、Brassica oleracea var. botrytis、Solanum melongena、Oryza sativa | 319 | 1276 |
    | 2 | 生长监测 | 3 | Spinacia oleracea (Seedling)、(Young)、(Mature) | 319 | 957 |
    | 3 | 健康识别 | 2 | Oryza sativa (Healthy)、Oryza sativa (Infected) | 319 | 638 |
2. AlexNet架构
  • 原始AlexNet架构 ：K
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基于深度学习的农业植物表型研究论文研读(一）
🙊作者简介：在校研究生，拥有计算机专业的研究生开发团队，分享技术代码帮助学生学习，独立完成自己的网站项目。
04-29 1427
最后，在自采集的稻穗图像数据集上进行分割性能测试，DBSE-Net对稻穗分割的像素准确率、平均交并比和F1分数分别达到了94.32%、87.59%和91.86%，比次优模型DeepLabv3+的结果分别高出1.61、2.56和1.20个百分点，在单张256×256（像素）图像上耗时0.03s，是DeepLabv3+分割速度的5.3倍。提取了颜色、形态、纹理共85个表型参数,对所有85个数据进行归一化处理,将归一化的85个表型数据与稻穗鲜质量、干质量进行逐步线性回归,挑选相关性高的特征数据。
12、高通量植物表型分析技术：成像系统、平台与深度学习应用
python9snake的博客
09-08 66
本文综述了高通量植物表型分析技术的关键组成部分，包括多种成像系统（如荧光、高光谱、热成像和3D成像）的原理、优势与局限性，介绍了适用于不同场景的表型分析平台（传送带式、台式、龙门式和移动式），并重点探讨了深度学习在植物发芽、营养生长、开花生殖及收获阶段的应用。通过整合先进成像技术、自动化平台与深度学习模型，实现了对植物性状的高效、精准监测与预测，为现代农业和育种提供了强有力的技术支持。
1、基于图像的植物表型分析：机遇与挑战
sam99的博客
08-18 81
本文介绍了基于图像的植物表型分析技术，探讨了其相较于传统手动方法的显著优势，包括非侵入性、可自动化和可扩展性等。同时，文章分析了在算法开发和跨学科合作方面面临的主要挑战，并提出了研究内容的组织架构，涵盖背景、技术和实践三大核心部分。文中详细描述了植物表型分析的核心技术与方法，包括图像分割、3D重建、数据挖掘和机器学习等，并结合实际应用案例展示了该技术在叶绿素a荧光分析、产量预测和耐盐性分析等方面的应用。未来，基于图像的植物表型分析将在植物科学研究和农业可持续发展中发挥重要作用。
2、基于图像的植物表型分析：机遇与挑战
sam99的博客
08-19 65
本文探讨了基于图像的植物表型分析的机遇与挑战。植物表型研究对理解基因型与环境的相互作用以及提高作物产量至关重要。传统的低通量表型分析存在劳动密集、耗时且不一致的问题，而高通量基于图像的表型分析提供了高效、非侵入性的解决方案。文章详细介绍了植物表型分析框架、相关网络、数据管理、计算挑战以及未来发展趋势，包括成像平台的改进、集成表型开发、学习方法的应用、形状建模和基于事件的表型研究。尽管面临数据管理、算法鲁棒性、信息推断等挑战，该领域有望在植物科学研究中发挥关键作用。
17、基于机器学习的麻醉深度估计与深度学习植物表型分析
sprite的博客
08-24 13
本文探讨了机器学习在麻醉深度估计和深度学习在植物表型分析中的应用。在医疗方面，基于脑电图（EEG）特征使用决策树和梯度提升算法实现了对麻醉深度的分类，准确率分别达到56.65%和59%；未来将探索更多特征与模型以提升性能。在农业领域，提出了一种融合无人机、物联网、计算机视觉与深度学习的智能农业管理架构，采用AlexNet模型对作物进行物种识别、生长监测和健康状况识别，F1-分数最高达1.0，并通过本地服务器与云平台协同实现高效决策。系统具备高效率、高准确性与可持续性优势，同时文章还分析了技术更新、数据安全和
6、基于图像序列分析的植物高通量表型分析
sam99的博客
08-23 47
本文探讨了基于图像序列分析的植物高通量表型分析技术，系统介绍了植物表型的分类体系，包括结构表型、生理表型和时间表型，并深入解析了从二维可见光图像序列中提取整体和组件表型的图像处理流程。文章提出了多种关键表型指标，如双角凸包面积比、植物纵横比、叶片长度、节点间距离等，并结合Panicoid Phenomap-1和UNL-CPPD数据集的实验分析，验证了算法的有效性。此外，文章还讨论了当前方法的局限性，如二维图像中的自我遮挡问题，并展望了未来的研究方向，包括三维植物重建、自动叶片跟踪和多组学融合。该研究为农业育
5、基于预测分析和远程监控的作物监测系统
a0b1c2d3的专栏
09-16 31
本文探讨了基于预测分析和远程监控的作物监测系统，结合人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，提升农业生产力与可持续性。系统通过数据收集、处理与模型训练，实现作物产量预测、病虫害识别、超局部天气预报、水资源管理和市场价格预测等关键功能。文章详细介绍了AI与ML的技术方法，包括人工神经网络、深度学习、回归模型和决策树，并总结了相关研究在小麦、水稻、大豆等作物上的应用。同时，指出了系统在数据获取、传感器限制、大气影响、地形位移和作物多样性等方面面临的挑战。未来需进一步优化技术以应对复杂农业环境，推动智能农业发展。
【毕业设计】python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统
09-23 878
Tornado全称Tornado Web Server，是一个用Python语言写成的Web服务器兼Web应用框架，由FriendFeed公司在自己的网站FriendFeed中使用，被Facebook收购以后框架在2009年9月以开源软件形式开放给大众。
13、农业革新：高通量植物表型技术与咖啡叶锈病管理
python9snake的博客
09-09 26
本文探讨了高通量植物表型技术在精准农业和作物育种中的革新应用，重点分析了其在提高产量、应对粮食安全和培育抗逆品种方面的潜力。同时，文章深入剖析了咖啡叶锈病的传播机制与传统管理方法的局限性，提出以深度学习驱动的智能检测和现代综合管理策略为核心的解决方案。通过技术融合与多维度管理框架，展示了农业向智能化、可持续化发展的路径，为未来农业生产提供了创新思路和实践方向。
【水果识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 489
水果识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的水果图片数据集（‘圣女果’, ‘梨’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘香蕉’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
RNN公式推导、案例实现及Python实现
最新发布
m0_46670850的博客
12-01 585
反向传播的推导。
超越梯度消失：LSTM的数学本质与工程实现新探
不懂先生的博客
12-01 469
在深度学习的发展历程中，循环神经网络(RNN)曾被认为是处理序列数据的自然选择。然而，传统的RNN在实际应用中面临着和两大核心挑战。1997年，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出的长短期记忆网络(LSTM)通过精巧的门控机制，成功解决了这些问题，成为序列建模的重要里程碑。本文将从数学原理和工程实现两个维度，深入剖析LSTM的内部工作机制，并探讨在现代深度学习框架下的优化实践。
基于LSTM-GARCH混合模型：降息预期驱动金价攀升，白银刷新历史峰值的蒙特卡洛模拟验证
12-01 491
本文通过构建宏观经济变量与贵金属价格联动的AI量化模型，结合市场情绪分析算法与历史数据回溯，分析美联储降息预期、美元指数波动及关键经济数据对黄金、白银价格走势的量化影响机制。
【光伏功率预测】EMD 分解 + PCA 降维 + LSTM 的联合建模与 Matlab 实现
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-01 1139
本文提出一种基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测方法，通过多尺度分解与深度学习结合解决光伏功率的非线性、非平稳性问题。首先利用EMD将功率序列分解为不同时间尺度的IMF分量，再结合辐照度、温度等外部特征构建特征矩阵，通过PCA降维后输入LSTM网络进行预测。Matlab实现流程包括数据预处理、EMD分解、PCA降维、LSTM建模等步骤，并给出完整的代码框架。实验结果表明该方法能有效提高预测精度，RMSE、MAE等指标表现良好。该方法可扩展加入更多特征和深度学习结构，为光伏功率预测提供有效解决方案。
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 263
动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。
使用卷积神经网络(CNN)提取文字特征来辅助大语言模型生成文字
makh256257282931的博客
11-29 457
使用卷积神经网络(CNN)提取文字（无删减原文）特征来辅助大语言模型生成文字是一种有效的技术方案。encoder_hidden_states=projected_features.unsqueeze(1) # 作为额外上下文。这种CNN+LLM的混合架构在需要精确控制生成内容、保持特定风格或增强特定语义特征的场景中表现出色。self.entity_cnn = load_entity_cnn() # 识别命名实体。self.topic_cnn = load_topic_cnn() # 识别主题特征。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十）长短期记忆（LSTM）从零开始实现
echo的博客
11-28 1451
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元，以及记忆细胞结构，有效解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心计算包括：三个门控单元通过sigmoid函数调节信息流动，候选记忆细胞使用tanh函数生成，最终记忆细胞由遗忘门和输入门共同决定。实验使用周杰伦歌词数据集进行训练，从零实现了LSTM模型的参数初始化和前向传播过程，包括状态初始化、门控计算和隐藏状态更新。该结构能更好地捕捉长距离依赖关系，适用于序列建模任务。
深度学习中的梯度问题与激活函数选择：从理论到实践
赵得C
12-01 556
华为构建了完整的AI技术链，涵盖昇腾芯片、MindSpore框架及行业应用。昇腾AI处理器提供强大算力，MindSpore框架支持全场景AI开发。华为AI已应用于政务大模型（法律问答、智慧办文）、科研（气象预测、药物研发）及ICT服务（AskO3助手）等多个领域，推动产业智能化转型。未来将持续引领AI创新，构建万物互联的智能世界。
基于深度学习的火焰检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
ningfoshao8678的博客
12-01 600
本文介绍了一款基于YOLO系列算法的火焰检测系统，旨在解决传统检测方法效率低、现有系统操作复杂等问题。系统集成YOLOv5/v8/v11/v12多版本模型，支持图片、视频及实时摄像头检测，提供可视化交互界面和参数调节功能。通过实验对比，YOLO12n精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。系统采用Python3.10开发，前端使用PyQt5，数据库为SQLite，实现了"检测-管理-训练"闭环，有效降低了技术门槛，提升了火焰检测的实用性和扩展性。
深度学习在植物表型分析中的应用：DeepPod技术
标题中的"mkmatlab代码-deep-plant-phenotyping:深层植物表型"暗示该资源涉及使用MATLAB编程语言以及深度学习方法进行植物表型（植物的物理性状）分析。"深层植物表型"指的是使用深度学习技术，特别是卷积神经网络...
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