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作物表型组学交叉研究中心中文版
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学术报告
周济教授为您讲解机器学习和计算机视觉在植物研究上的应用
作者:来源: 日期: 2019-04-25浏览次数:

报告时间
2019年4月26日(星期五) 上午 10:00


报告地点
中国科学院遗传发育所 1号楼 215报告厅


报告题目
基于机器学习和计算机视觉的多尺度表型组研究方法在植物研究中的应用


报告人
周济
南京农业大学作物表型组学交叉研究中心教授、博导
英国生物科学理事会下属厄尔汉姆研究中心准终身研究员、博导


报告内容
本次报告将结合英国诺维奇科学研究院和南京农业大学作物表型组学研究中心所开展的多尺度植物表型组研究,介绍植物表型采集平台及相应高通量表型分析方法。包括如何实现从高空、田间、温室到细胞层面等不同空间尺度开展植物表型的性状获取。同时,将着重介绍AirSurf(自动航空图像分析平台)和CropQuant(分布式田间作物监测系统)在智慧农业和小麦育种中的应用。基于正在开展的中英研究项目,报告人将讨论如何整合物联网技术、分布式计算、嵌入式人工智能和大数据管理等技术手段,为植物研究提供可重复的表型组学分析平台。同时,在结合具体生物学问题的基础上,如何整合植物生长、气候模式和表型特征等信息,来量化基因型与环境互作(GxE)以及针对产量、质量等动态性状的提取分析。报告中也将讨论如何合理使用新的技术手段,以期为我国未来的植物研究产生积极影响。

 

周济,南京农业大学表型中心教授,博士生导师。英国东安格利亚大学(University of East Anglia)副教授、博导(计算机图像、机器学习),BBSRC(英国生物科学理事会)下属厄尔汉姆研究中心(Earlham Institute)准终身研究员(Group Leader of Crop Phenomics)、博导。英国国家重大研究项目唯一指定中国研究员。英国国家重大研究项目(设计将来的小麦,Designing Future Wheat,2017-2022)唯一指定中国研究员(全英共 34名)。
所领导的团队主要开展农物表型组学研究、关键技术研发、以及相应的应用研究,专注于开发和使用计算机视觉算法、机器学习,田间遥感和智能机器人等技术,进行田间农作物表型高通量监测与鉴定、重要基因与QTL定位,指导作物遗传改良与新品种选育等。

 

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