Adv Sci | 华北作物改良与调控国家重点实验室王楠副教授在原位根系细粒度表型提取研究中取得重要进展

本文介绍了华北作物改良与调控国家重点实验室王楠副教授在植物科学领域的重要研究进展，特别是在原位根系细粒度表型提取方面的创新。研究团队开发了一种改进的YoloV8n-seg网络，该网络通过增加下采样层和大目标检测头，以及更改训练策略，显著提高了根系图像的识别精度。此外，研究还提出了一种基于最大连接域的目标选择算法，进一步减少了根系识别的误差。通过这些技术，研究团队能够从原位根系图像中提取出更为精细的表型参数，如根长、根直径、根表面积和根曲率，为植物根系生长动态的研究提供了新的方法和依据。该研究得到了多项国家级和省级科研项目的资助，并已在国际学术期刊Advanced Science上发表。