适用水稻、烟草、蔬菜等各类植物的盆栽、叶片、种子等器官组织或整株
默认支持株高0.7米*株宽0.5米及以下的尺寸，成像尺寸可灵活定制
支持植株活体成像并可灵活选配各类传感器，无损检测，全自动分析
全自动提取各类表型性状，一键分析，极简体验
适用水稻、玉米、小麦、烟
草、蔬菜等各类植物
适用盆栽、叶片、花、果实、
种子等器官组织或整株
支持植株活体成像并可灵
活选配各类传感器，无损
检测
成像尺寸可灵活定制，
默认株高0.7m*株宽0.5m
全自动提取各类表型性状，
一键分析，极简体验
支持拓展PhenoAI Flow
对数据进一步挖掘和建模
| 序号 | 参数 | 详情介绍 |
|---|---|---|
| 1 | 扩展性 | 系统软件不但能自动提取表型指标，还能通过添加模型功能扩展任意个性化功能，针对个性化或细粒度提取需求，分析平台支持添加任意机器学习或深度学习模型进行个性化拓展 |
| 2 | 灵活配置 | 可根据用户研究对象调整箱体大小及相机类型，默认针对目标作物(高0.7M*宽0.5M以内)定制；箱体内配置高光谱相机；光谱范围：420 – 1000 nm；光谱分辨率：10~15 nm；光谱通道数不低于100；探测器：4504×4096 CMOS；像素尺寸：2.5×2.5um；数字输出：8bit/16bit；帧数：20fps |
| 3 | 系统功能 | 涵盖表型提取、模型预测、可视化绘图三大功能，支持个性化指标的升级扩展，支持海量图像批量分析，支持根据电脑配置自动调节占用的CPU 核数速度 |
| 4 | 操作方式 | 傻瓜式操作界面，用户只需点击界面上两个按钮即可进行分析 |
| 5 | 选择方式 | 支持两种文件选择方式，支持选择文件夹，支持海量图像批量分析，当选择文件夹时支持用户前后翻阅查看 |
| 6 | 自定义界面 | 支持用户拖拽工具栏，按照使用偏好可放置上、下、左、右四个区域 |
| 7 | 图像格式 | 支持所有主流图像格式，包括不限于 JPG、PNG、Tif 等 |
| 8 | 提取指标 | 可灵活配置要提取的表型类型和分析区域，表型提取功能涵盖四大类型(光谱、颜色、纹理、形态)，可提取指标不少于160个，包括不限于长、宽、面积、周长、圆度、紧凑度、PRI(光化学植被指数)、NDCl(归一化差值叶绿素指数)、Red edge(红边)，NIR(近红外)、NDVI(归一化植被指数)、OSAVI(优化型土壤调节植被指数)、LCI(叶面叶植被指数)、ExG(过绿指数) 、CIVE(植被提取颜色指数)等 |
| 9 | 模型预测 | 功能支持传统机器学习模型和深度学习模型两大类型，其中支持的传统机器学习模型覆盖所有 joblib保存的模型， 包括不限于 SVM、Random Forest、GBDT、Decision Tree、AdaBoost、BPNN、KNN、Naïve Bayes、Logistic Regresion等,支持的深度学习支持所有keras 保存的模型， 包括不限于 VGG、ResNet、NasNet、DenseNet、EfficientNet、Xception、MobileNet 等；支持客户上传标记文件，自动评估模型准确度 |
| 10 | 可视化绘图 | 该功能支持分析图表自动化存储，并可描出目标轮廓方便用户查看识别精度，以及自动标记目标编号方便用户查看表格数据 |
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