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沿着“表型监测”继续探索，共 1 条内容。
A tool for quantifying Grapevines Vigour: Accurate canopy cover and crop volume assessment via drone-based point clouds from conventional and oblique RGB cameras。Precision Agriculture
该工具用常规与倾斜RGB相机生成的点云估算葡萄冠层覆盖度与作物体积，为长势量化提供低成本无人机方案；其精度受相机配置与果园条件限制，需田间验证。
提出一种结合深度学习和几何建模的猫姿态自动分析框架，从RGB图像提取临床可解释的姿态描述符。
10月26日第四届林木表型组学前沿论坛在南京举行，江苏省农科院无锡分院助理研究员张嘉懿作《表型获取到智能决策》报告，展示“青禾守望者”农情智能监测机器人在长势监测、产量预报与氮肥调控中的应用，构建功能—结构协同模拟模型支撑农业数字孪生。
用计算机视觉量化帕金森病腿部敏捷性测试的运动特征，并分析其与上肢运动障碍的关系。
原文标题: Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding。作者: 徐启玉、郑波、钟上威（北京大学现代农业研究院、潍坊市科技创新促进中心、北京大学生命科学学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202602016。本文系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。重点阐述AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例，并针对跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足、复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。
开发了PhenoDesk数字表型平台，实现叶片图像自动分割、形态测量与可重复分析。
提出PlantID植物唯一标识符框架，规范表型实验样本追溯与元数据关联。
PlantID给出兼顾人读与机读的语义化唯一标识结构，并配套开源标签设计器生成二维码/条码，适用于需在实验全周期追踪单株与样本的表型项目，落地依赖团队元数据规范。
广东省农科院动卫所王晓虎团队在驯养野生动物病毒多样性与病原快速检测方面取得系列进展，累计发表4篇论文。团队采集279份环境样本鉴定出106个脊椎动物相关病毒谱系，含19种潜在新病毒，并建立鹦鹉博尔纳病毒快速检测方法。
提出基于格密码的WSN认证框架，抵抗量子攻击，保障消息传输安全。
