融合作物生理机制与深度学习实现生菜全周期鲜重预测
文章来源:视觉感知应用研究室 作者:张玉彬 发布时间:2026-04-21
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近日,中国农业科学院农业信息研究所机器视觉与农业机器人创新团队提出了一种面向生菜全生长周期的鲜重精准预测方法,为叶菜工厂化生产和精准农业数字化升级提供了关键技术支撑。相关研究成果发表在《农业计算机与电子(Computers and Electronics in Agriculture)》上。

生菜鲜重是产量评估、水肥管理和收获决策的重要指标。传统测量方法效率低、劳动强度大,难以满足自动化生产需求,尤其在幼苗期预测误差较大,难以实现全生长周期的精准监测。
针对上述问题,该研究突破了纯数据驱动模型的局限,将植物异速生长规律引入深度学习模型,并结合RGB-D相机,实现了生菜全生长周期鲜重的高精度预测。该方法可广泛应用于叶菜自动化生长监测、精准水肥调控、高通量表型分析和育种筛选等场景,对推动设施农业数字化发展具有重要意义。
该研究得到了中国农业科学院科技创新工程基础科学研究中心、国家自然科学基金等项目的支持。
原文链接:https://doi.org/10.1016/j.compag.2026.111729