一项开创性的研究项目开发了一种融合人工智能、云计算和无人机技术的前沿平台，以革新水稻生产。这个名为 Panicle-Cloud 的平台利用人工智能驱动的云计算技术，通过对无人机采集的图像进行水稻穗量化，实现了对水稻产量的分类。
研究团队创建了一个专家标注的多样性水稻穗检测（DRPD）数据集，并将多个深度学习模型整合到 Panicle-Cloud 平台中。通过不断改进，团队确定了 Panicle AI 模型作为最准确的水稻穗检测和量化模型。通过分析不同高度和生长阶段的无人机飞行数据，他们确定了在早期结实阶段以 7 米高度的最佳结果。
相关性分析证实了 Panicle AI 模型的有效性，特别是在 7 米高度上，具有较高的相关系数。该模型在穗检测准确度上优于其他13种最先进的深度学习模型。用户友好的 Panicle-Cloud 平台允许非专家通过基于网页的界面选择穗检测的人工智能模型。该平台还通过对较大图像进行裁剪来优化计算。
在为期两个季度的水稻田试验中，该平台成功地将水稻产量分为低、中和高三个类别，整体准确率超过84%。这个功能使水稻育种人员能够根据预测的产量表现有效地筛选和选择理想的品种。
通过整合人工智能、云计算和无人机技术，Panicle-Cloud 提供了一种高效准确的解决方案，用于量化水稻的产量相关特征。这项技术有潜力显著改善水稻育种和种植过程，应对气候变化和不断增长的粮食需求带来的挑战。凭借其易于使用和先进的表型分析工具，Panicle-Cloud 赋予更广泛的用户选择高产水稻品种的能力，为全球粮食安全做出贡献。
参考文献：Teng, Z., et al. “Panicle-Cloud: An Open and AI-Powered Cloud Computing Platform for Quantifying Rice Panicles from Drone-Collected Imagery to Enable the Classification of Yield Production in Rice.” Plant Phenomics (2023). DOI: 10.34133/plantphenomics.0105
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar