摘要
本发明公开了一种基于AI图像识别的植物生长情况观测系统,属于智能农业与植物表型监测技术领域。该系统通过构建植株几何基线模型与光谱生理基线模型,量化定义植物的理想健康状态,在观测中,系统通过对比实时采集的实时三维点云、实时高光谱数据和实时纹理图像多模态数据与健康基线模型,生成几何形变指数与光谱偏离指数等量化胁迫特征数据,利用神经网络对胁迫特征进行融合分析,结合因果归因模型,输出量化胁迫严重程度的综合生理胁迫指数与明确胁迫原因的归因向量,本发明实现了从被动监测到主动干预的智能闭环,能够依据诊断结果自动调控环境,并通过验证与学习机制自我优化,较大提升了植物生长调控的自动化水平与精准度。
技术关键词
AI图像识别
观测系统
基线
指数
生理
归因
调控单元
融合特征
植物生长调控
环境调控设备
纹理
决策
图像多模态
闭环
反射率
分析单元
三维点云数据
系统为您推荐了相关专利信息
微流控模块
量化评估方法
多层传感器
评估装置
可穿戴设备
全局对比度
复杂度
正则化参数
多尺度
多变量高斯模型
分析单元
数据显示单元
平台
分析模块
语音识别方法
生理特征数据
传感器
判别方法
多元线性回归模型
泛化算法