基于深度学习和图像处理的植物叶片气孔导度测量方法

    公开(公告)号:CN112950700B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202110213709.X

    申请日:2021-02-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图像处理的植物叶片气孔导度测量方法,包括:1在待测植物叶片的固定位置采样得到植物叶片气孔图像;2使用Mask R‑CNN算法对植物叶片气孔图像中的气孔进行实例分割得到气孔的掩膜图像;3对掩膜图像进行图像处理得到气孔的二值图像;4计算每个采样周期上的植物叶片的图像中气孔的总面积;5计算植物叶片在各采样周期上的气孔导度。本发明能简单有效地计算出植物叶片气孔导度,适用于对植物的光合、呼吸、蒸腾等生理活动进行研究及其应用。

    一种分布式光合速率监测系统

    公开(公告)号:CN113093620B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202110371969.X

    申请日:2021-04-07

    Abstract: 本发明公开了一种分布式光合速率监测系统,是在温室/大棚内的不同位置处分别部署多个监测端和一个主控端;该监测端分为两层,上层为叶片仓,下层为叶片仓测控室,叶片仓测控室内设置有电机、MCU模块、可充电电池、各个环境传感器、无线通信模块,并用于接收主控端指令,控制叶片仓自动开合以及测量叶片仓内作物叶片的环境因子数据后发送给主控端;主控端根据所接收到的环境因子数据拟合出光合速率。本发明能快速准确地分布测量温室/大棚内各处作物的光合速率,简化过程并提高装置在温室/大棚中的作用范围,为后续根据光合速率对温室/大棚内环境参数调控奠定基础。

    一种分布式光合速率监测系统

    公开(公告)号:CN113093620A

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN202110371969.X

    申请日:2021-04-07

    Abstract: 本发明公开了一种分布式光合速率监测系统,是在温室/大棚内的不同位置处分别部署多个监测端和一个主控端;该监测端分为两层,上层为叶片仓,下层为叶片仓测控室,叶片仓测控室内设置有电机、MCU模块、可充电电池、各个环境传感器、无线通信模块,并用于接收主控端指令,控制叶片仓自动开合以及测量叶片仓内作物叶片的环境因子数据后发送给主控端;主控端根据所接收到的环境因子数据拟合出光合速率。本发明能快速准确地分布测量温室/大棚内各处作物的光合速率,简化过程并提高装置在温室/大棚中的作用范围,为后续根据光合速率对温室/大棚内环境参数调控奠定基础。

    基于深度学习和图像处理的植物叶片气孔导度测量方法

    公开(公告)号:CN112950700A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110213709.X

    申请日:2021-02-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图像处理的植物叶片气孔导度测量方法,包括:1在待测植物叶片的固定位置采样得到植物叶片气孔图像;2使用Mask R‑CNN算法对植物叶片气孔图像中的气孔进行实例分割得到气孔的掩膜图像;3对掩膜图像进行图像处理得到气孔的二值图像;4计算每个采样周期上的植物叶片的图像中气孔的总面积;5计算植物叶片在各采样周期上的气孔导度。本发明能简单有效地计算出植物叶片气孔导度,适用于对植物的光合、呼吸、蒸腾等生理活动进行研究及其应用。

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