型号: | PhenoAI near-HHT |
产地: | 江苏 |
品牌: | 智农云芯 |
评分: |
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产品参数
1、操作简单:可对当前成像图片,或历史图像,一键便可进行自动化表型提取;
2、可扩展性:不仅支持自动化提取,还支持通过添加模型功能任意扩展个性化指标;
3、热成像传感器:红外分辨率不低于640*480;热灵敏度(NETD)不低于30mk(0.03° C);测温范围-20°C~700°C;
4、适用范围:适用多尺度组织和器官,支持类型不少于5种主流尺度,包括不限于种子、叶片、花、果实、整株等;
5、系统功能:涵盖表型提取、模型预测、可视化绘图三大功能,支持个性化指标的升级扩展,支持海量图像批量分析,支持根据电脑配置自动调节占用的CPU核数速度;
6、操作方式:傻瓜式操作界面,用户只需点击界面上两个按钮即可进行分析;
7、选择方式:支持两种文件选择方式,支持选择文件夹,支持海量图像批量分析,当选择文件夹时支持用户前后翻阅查看;
8、自定义界面:支持用户拖拽工具栏,按照使用偏好可放置上、下、左、右四个区域;
9、图像格式:支持所有主流图像格式,包括不限于JPG、PNG、Tif等;
10、提取指标:针对可见光图像可提取不少于50个表型指标,包括不限于小区面积、覆盖度、小区纹理、NGRDI 、ExG 、CIVE 、VEG 、ExGR等,针对热红外图像可提取温度等指标;可灵活配置要提取的表型类型和分析区域;
11、模型预测:功能支持传统机器学习模型和深度学习模型两大类型,其中支持的传统机器学习模型覆盖所有 joblib 保存的模型, 包括不限于 SVM、Random Forest、GBDT、 Decision Tree、AdaBoost、BPNN、KNN、Naïve Bayes、Logistic Regresion等,支持的深度学习支持所有keras 保存的模型, 包括不限于VGG、ResNet、NasNet、DenseNet、EfficientNet、 Xception、MobileNet 等;支持客户上传标记文件,自动评估模型准确度;
12、可视化绘图:该功能支持分析图表自动化存储,并可描出目标轮廓方便用户查看识别精度,以及自动标记目标编号方便用户查看表格数据;
13、添加模型:对于较复杂的分析场景,支持添加所有主流框架或产品下的深度学习模型用于分割,包括Pytorch、TensorFlow、Keras、GrowthBrain;
14、测量修正:区域测温支持区域发射率修正;
15、测温精度:-20 ° C ~ 120° C 测温量程,0° C-100° C 士 1° C;其它 ±2 ° C 或 ±2% 取大值;
用户单位 | 采购时间 |
国家数字种植业创新应用中心基地 | 2024/08/01 |
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