1 项目简介：

涉及到植物学研究的科研工作中，经常需要对植物茎叶、芽、种子的表型进行标准化数据的采集工作，这些工作费时费力。基于AI的植物表型与考种软件可以显著节省人工调查与数据采集的成本。

2 解决的主要问题

目前考种仪、作物表型仪都设计有带固定摄像头的台架并且与电脑物理连接。在使用过程中，我们发现这些设备操作不便，开机和处理速度慢，不方便在不同地点移动使用。这些仪器测试的指标有限且测量数据都是单机离线模式。另外，这些仪器采集数据的功能单一，集成化程度低。

3 创新性/技术先进性

我们开发了一款多功能表型软件，通过手机APP拍照，云端模型推算快速得出结果，模型在云端部署，所有测量数据均在云端汇总保存，支持微信下载或传输数据。该软件可以测试各植物种类的叶片表型24种、种子发芽长度、数花生壳数量、自动化测量花生壳腰部深度、精准数种子个数（不限植物种类）、种子表型信息（如周长、颜色、长宽比等）。其中，课题组首次攻克了花生壳表型自动化测量的难题。目前，课题组已实现基于人工智能和数字图像处理技术的花生壳表型测量算法并已集成到表型软件中。相关技术已申请多项国家发明专利。

 

 

植物表型考种软件

 

  

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4 推⼴应⽤价值和市场前景

    涉及到植物学、园艺、植保和农学的科研单位大多需要用到该软件。

5 已有推⼴应⽤情况 

目前研究院内部几个课题组正试用该软件。

6 技术成熟度：已完成开发

7 知识产权：

1）金小俊, 刘腾, 刘晓芹, 陈欣, 韩康, 张啸岳, 于佳琳. 花生壳腰深的测量方法和测量装置[P]. （申请公布号: CN117870568A, 申请公布日: 2024.04.12, 实质审查的生效, 发明）

2） 陈欣, 金小俊, 刘晓芹, 刘腾, 于佳琳. 花生壳腰深的测量方法和测量装置[P]. （申请公布号: CN117722975A, 申请公布日: 2024.03.19, 实质审查的生效, 发明）

8 合作方式：技术转让，技术许可

9 联系方式：于佳琳， jialin.yu@pku-iaas.edu.cn