Plant Phenomics 回看 | 李杨:基于YOLOv5和卡尔曼滤波跟踪算法的茶树新梢计数方法(下)

学术   2024-12-31 17:16   江苏  
一、主讲文章

Plant Phenomics | 一种基于YOLOv5和卡尔曼滤波跟踪算法的茶芽计数方法

二、问题合集(10-12)

问题10:人工操作移动设备拍摄视频如何保证拍摄角度和质量统一?

问题11:请问这种基于YOLO算法与基于密度图的算法之间的区别,优势是什么?

问题12:现在用yolo算法的人很多,怎么继续创新呢?

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About Plant Phenomics

《植物表型组学》(Plant Phenomics)是由南京农业大学和美国科学促进会(AAAS)合作创办的英文学术期刊,于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式,刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术,基于图像分析和机器学习的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用,与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究,表型组学相关的植物生物学等。期刊已被DOAJScopusPMCEISCIE等数据库收录。科睿唯安JCR2023影响因子为7.6,位于农艺学、植物科学、遥感一区。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目、2024年入选江苏科技期刊卓越行动计划领军期刊项目、中国科技期刊卓越行动计划二期英文梯队期刊。


编辑排版:王平、许怡瑶(上海交通大学)

审核:尹欢、孔敏
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植物表型组学
《植物表型组学》(Plant Phenomics)是南京农业大学主办的英文学术期刊,刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。
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