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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點(diǎn)，為把我國(guó)建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國(guó)作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國(guó)科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)、面向國(guó)家重大需求、面向人民生命健康，率先實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國(guó)家創(chuàng)新人才高地，率先建成國(guó)家高水平科技智庫(kù)，率先建設(shè)國(guó)際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國(guó)科學(xué)院辦院方針

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科研人員開發(fā)出基于深度學(xué)習(xí)的小麥旗葉夾角測(cè)量新方法

2025-08-14 遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所

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近日，中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所研究員蔣霓團(tuán)隊(duì)提出了成本低廉、實(shí)用性強(qiáng)的小麥田間旗葉夾角圖像采集方法，并開發(fā)了輕量化的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型LeafPoseNet。該模型可自動(dòng)識(shí)別旗葉中心點(diǎn)（Point L）、旗葉與莖的交點(diǎn)（Point J）、莖的中心點(diǎn)（Point S）三個(gè)關(guān)鍵位置，從而實(shí)現(xiàn)旗葉夾角的自動(dòng)計(jì)算。相較于目前主流的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型，LeafPoseNet表現(xiàn)出更高的預(yù)測(cè)精度，其平均絕對(duì)誤差（MAE）為1.75°，均方根誤差（RMSE）為2.17°，決定系數(shù)（R2）達(dá)0.998。因此，LeafPoseNet能精準(zhǔn)、穩(wěn)定地識(shí)別各種類型的葉夾角關(guān)鍵點(diǎn)位置，體現(xiàn)出良好的魯棒性。

同時(shí)，LeafPoseNet采用輕量化設(shè)計(jì)，算力需求低，普通手機(jī)可輕松運(yùn)行，適合在田間大規(guī)模、快速測(cè)量使用。研究人員通過LeafPoseNet測(cè)量小麥自然群體旗葉夾角，并進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析，鑒定出10個(gè)與旗葉夾角相關(guān)的數(shù)量性狀位點(diǎn)，展示出其應(yīng)用于旗葉夾角遺傳解析的潛力。

該研究基于LeafPoseNet提取的高質(zhì)量表型數(shù)據(jù)，為旗葉夾角性狀遺傳解析提供了可靠的表型基礎(chǔ)，并為理想株型精準(zhǔn)表型獲取與分子育種設(shè)計(jì)提供了重要技術(shù)路徑與應(yīng)用范式。

相關(guān)研究成果以LeafPoseNet: a low-cost,high-accuracy method for estimating flag leaf angle in wheat為題，發(fā)表在《作物學(xué)報(bào)》（The Crop Journal）上。研究工作得到農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、科學(xué)技術(shù)部、中國(guó)科學(xué)院的支持。

論文鏈接

基于LeafPoseNet的小麥旗葉夾角表型測(cè)量流程

旗葉夾角是決定小麥群體大小、群體光能攔截效率以及通風(fēng)透光性能的關(guān)鍵農(nóng)藝性狀，是小麥株型的重要構(gòu)成因素之一。旗葉夾角因長(zhǎng)期依賴人工測(cè)量，導(dǎo)致效率低、精度差、主觀性強(qiáng)，難以滿足大規(guī)模精準(zhǔn)育種和栽培管理的需求。因此，低成本、高精度測(cè)量小麥旗葉夾角成為當(dāng)前亟需解決的技術(shù)瓶頸。近日，中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所研究員蔣霓團(tuán)隊(duì)提出了成本低廉、實(shí)用性強(qiáng)的小麥田間旗葉夾角圖像采集方法，并開發(fā)了輕量化的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型LeafPoseNet。該模型可自動(dòng)識(shí)別旗葉中心點(diǎn)（Point L）、旗葉與莖的交點(diǎn)（Point J）、莖的中心點(diǎn)（Point S）三個(gè)關(guān)鍵位置，從而實(shí)現(xiàn)旗葉夾角的自動(dòng)計(jì)算。相較于目前主流的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型，LeafPoseNet表現(xiàn)出更高的預(yù)測(cè)精度，其平均絕對(duì)誤差（MAE）為1.75°，均方根誤差（RMSE）為2.17°，決定系數(shù)（R2）達(dá)0.998。因此，LeafPoseNet能精準(zhǔn)、穩(wěn)定地識(shí)別各種類型的葉夾角關(guān)鍵點(diǎn)位置，體現(xiàn)出良好的魯棒性。同時(shí)，LeafPoseNet采用輕量化設(shè)計(jì)，算力需求低，普通手機(jī)可輕松運(yùn)行，適合在田間大規(guī)模、快速測(cè)量使用。研究人員通過LeafPoseNet測(cè)量小麥自然群體旗葉夾角，并進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析，鑒定出10個(gè)與旗葉夾角相關(guān)的數(shù)量性狀位點(diǎn)，展示出其應(yīng)用于旗葉夾角遺傳解析的潛力。該研究基于LeafPoseNet提取的高質(zhì)量表型數(shù)據(jù)，為旗葉夾角性狀遺傳解析提供了可靠的表型基礎(chǔ)，并為理想株型精準(zhǔn)表型獲取與分子育種設(shè)計(jì)提供了重要技術(shù)路徑與應(yīng)用范式。相關(guān)研究成果以LeafPoseNet: a low-cost,high-accuracy method for estimating flag leaf angle in wheat為題，發(fā)表在《作物學(xué)報(bào)》（The Crop Journal）上。研究工作得到農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、科學(xué)技術(shù)部、中國(guó)科學(xué)院的支持。論文鏈接基于LeafPoseNet的小麥旗葉夾角表型測(cè)量流程

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