一种基于AI图像识别的植物生长情况观测系统

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一种基于AI图像识别的植物生长情况观测系统
申请号:CN202510867017
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120783211A
公开日期:2025-10-14
类型:发明专利
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
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