基于计算机视觉与深度学习的植物表型组学前沿进展

来自全球的研究人员聚焦精准农业(Precision agriculture)挑战，通过计算机视觉(CV)与深度学习(DL)技术革新植物表型分析(Phenotyping)，系统综述了作物管理中的基因型筛选、病虫害检测、产量预测等关键应用，并整合了公开数据集与评估指标，为智慧农业提供了算法与工具支撑，推动环境友好型农业发展。

　　精准农业方法通过优化灌溉、精准施药及环境友好型作物管理实现产量最大化。计算机视觉(CV)与深度学习(DL)作为新兴技术，在作物管理中发挥核心作用：从优势基因型筛选、植物分类到病虫害检测、根系定位，乃至果实计数与成熟度监测、产量预测等。植物表型组学(Phenotyping)则涵盖叶绿素含量、叶片尺寸、光合效率等关键性状分析。本文系统梳理了CV与DL在植物科学中的前沿技术，涵盖图像分析参数公式、主流深度神经网络架构(如CNN、YOLO)、目标计数算法及其应用场景，同时详述了公开植物图像数据集(涵盖病害识别、杂草防控、果实检测等)，并探讨了模型评估指标、工具框架及未来挑战，为智慧农业提供算法与数据双驱动解决方案。