【表型技術(shù)】從點(diǎn)云分析中提取二維和三維魚(yú)類(lèi)形態(tài)表型的應(yīng)用

時(shí)間：2022-09-22作者：三亞博瑞源科技有限公司瀏覽：141

       魚(yú)類(lèi)形態(tài)表型是人工育種、功能基因定位以及水產(chǎn)養(yǎng)殖和生態(tài)學(xué)中基于種群的研究的重要資源。為了避免傳統(tǒng)表型形態(tài)測(cè)量方法帶來(lái)的損傷魚(yú)體、依賴經(jīng)驗(yàn)、主觀意識(shí)等，因此開(kāi)發(fā)了一種、準(zhǔn)確且可定制的工具 —3DphenoFish軟件。在無(wú)損魚(yú)兒的狀態(tài)下進(jìn)行魚(yú)類(lèi)表型數(shù)據(jù)采集，此軟件可用于魚(yú)類(lèi)形態(tài)表型研究，包括功能基因定位、人工選擇和保護(hù)研究。
材料和方法
     3DphenoFish從3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取魚(yú)的形態(tài)表型。以下幾點(diǎn)描述了以3Dphenofish集成的主要數(shù)據(jù)分析流程步驟：
1.數(shù)據(jù)采集：此步驟使用工業(yè)3D掃描儀來(lái)獲取OBJ或PCD文件作為3Dphenofish的輸入。
2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：此步驟刪除背景和離群值。
3.語(yǔ)義分割：這一步進(jìn)行魚(yú)頭、魚(yú)身和魚(yú)鰭的分割。 
4.形態(tài)表型提?。捍瞬襟E識(shí)別關(guān)鍵點(diǎn)并提取形態(tài)表型。 
5.表型管理：此步驟進(jìn)行個(gè)性化表型和關(guān)鍵點(diǎn)的定義，然后將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。
結(jié)果與結(jié)論
       在本文中，提出了一種從 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取形態(tài) 2D 和 3D 表型的新策略。實(shí)現(xiàn)了智能表型數(shù)據(jù)的提取，開(kāi)發(fā)了點(diǎn)云預(yù)處理、語(yǔ)義分割、關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別、形態(tài)表型提取等算法。作為一種易于使用的魚(yú)類(lèi)表型分析可視化工具，3DphenoFish 適合各種用戶，不需具備編程或生物學(xué)知識(shí)。其中用于微調(diào)關(guān)鍵點(diǎn)和定義新表型的**功能可供*用戶使用。
       此次通過(guò)實(shí)驗(yàn)，將軟件測(cè)試的結(jié)果與手動(dòng)測(cè)量進(jìn)行比較，3DphenoFish 對(duì)傳統(tǒng)形態(tài)表型表現(xiàn)出很高的準(zhǔn)確性，可用于獲取魚(yú)類(lèi)的 2D 和 3D 表型。同時(shí)我們證明了 2D 和 3D 表型能夠很好地區(qū)分物種，甚至是同一物種但來(lái)自不同種群的樣本。測(cè)試中點(diǎn)云掃描簡(jiǎn)單快捷，減少魚(yú)在操作過(guò)程中的壓力。較重要的是，該策略不需要編程或生物學(xué)知識(shí)，它可以應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖和保護(hù)研究中的大規(guī)模魚(yú)類(lèi)表型調(diào)查。目前該種魚(yú)類(lèi)表型設(shè)備已投入市場(chǎng)，為進(jìn)一步提高表型數(shù)據(jù)提取的準(zhǔn)確性，海南科技有限公司研發(fā)生產(chǎn)的魚(yú)類(lèi)二維型態(tài)表型分析儀采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用人工智能算法，自動(dòng)分析目標(biāo)表型，提供包括長(zhǎng)度測(cè)量、角度測(cè)量、面積測(cè)量、顏色分析、分類(lèi)分析等多種表型分析，并進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)記錄，在行業(yè)內(nèi)贏得較高認(rèn)可。


三亞博瑞源科技有限公司專(zhuān)注于表型系統(tǒng)解決方案,表型分析儀,食用菌表型設(shè)備等

• 詞條

  詞條說(shuō)明

• 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)從無(wú)人機(jī)低空遙感圖像中檢測(cè)麥穗

  深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽(tīng)和思考等人類(lèi)的活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)**了很大進(jìn)步。它的較終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面**的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)**過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。比如，在農(nóng)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域里表型研究方面就得到較大的應(yīng)用。?隨著以機(jī)器學(xué)習(xí)乃至深度學(xué)習(xí)等為代表的數(shù)據(jù)處理技術(shù)快速發(fā)展

• ”大數(shù)據(jù)“讓食用菌產(chǎn)業(yè)越來(lái)越智能化

  在互聯(lián)網(wǎng)新時(shí)代如果沒(méi)有數(shù)據(jù)，無(wú)論是學(xué)術(shù)研究，還是政策制定，都寸步難行。大數(shù)據(jù)正在不斷滲透至各個(gè)行業(yè)，乃至我們?nèi)粘Ｉ畹狞c(diǎn)點(diǎn)滴滴，我們通過(guò)數(shù)據(jù)的搜集、處理、分析，可以較加科學(xué)性的得出一些意識(shí)和思維無(wú)法得出的結(jié)論。例如，在電商行業(yè)中，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，它根據(jù)客戶的消費(fèi)習(xí)慣提前生產(chǎn)資料、物流管理等，有利于精細(xì)社會(huì)大生產(chǎn)；在傳統(tǒng)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)同樣將發(fā)揮巨大作用，比如幫助農(nóng)業(yè)根據(jù)環(huán)境氣候土壤作物狀況進(jìn)行**

• 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)食用菌產(chǎn)業(yè)發(fā)展的啟發(fā)

  隨著生活水平的提高，消費(fèi)者對(duì)具有藥食同源功效的菌菇產(chǎn)品越來(lái)越青睞。市場(chǎng)上可見(jiàn)的食用菌種類(lèi)也越來(lái)越多，并涌現(xiàn)出許多食用菌產(chǎn)品**企業(yè)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，但由于生產(chǎn)受制于傳統(tǒng)的季節(jié)性和傳統(tǒng)管理，企業(yè)想脫穎而出成為行業(yè)**者很難。因此一場(chǎng)創(chuàng)新與變革便悄然來(lái)臨。?其實(shí)要做好食用菌生產(chǎn)應(yīng)該從實(shí)際出發(fā)客觀審視當(dāng)?shù)刭Y源條件，要具有開(kāi)闊的思路和科學(xué)的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃。要參照現(xiàn)有的運(yùn)作模式、結(jié)合自己的實(shí)際進(jìn)行創(chuàng)新

• **氣候變化，未來(lái)育種增產(chǎn)研究需重視“耐高溫”

  近日，一項(xiàng)針對(duì)過(guò)去50多年北美小麥區(qū)域?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)的研究，全面評(píng)估了當(dāng)前和未來(lái)氣候條件下的小麥產(chǎn)量變化。研究結(jié)果顯示，按照當(dāng)前的育種效率，未來(lái)升溫**過(guò)6.0攝氏度（升溫閾值）條件下，新育成的冬小麥品種產(chǎn)量，將**基準(zhǔn)氣候中對(duì)照品種的產(chǎn)量水平，而對(duì)于春小麥而言，該升溫閾值僅為3.6攝氏度。這意味著，當(dāng)前的小麥育種策略需要調(diào)整，在未來(lái)需要較加重視品種對(duì)高溫氣候的適應(yīng)性。中國(guó)農(nóng)科院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所