5月12日上午8:30，公司第377期阳光论坛在崇真楼南楼A4031举办，中国农业大学信息与电气工程学院杨斯博士受邀作学术报告，该论坛由英国正版365官方网站副经理彭涛教授主持，公司科研带头人、青年博士共同参与了该论坛。
会上，杨斯博士就《基于机器视觉的大豆考种方法研究》展开讲述，她介绍到，传统的考种工作需要手动测量和记录各项表型性状指标，存在主观误差、测量效率低等问题。近年来，基于机器视觉技术可高效、准确地获取大量表型性状，得到了越来越多研究者的关注。因此，她以大豆为研究对象，开展了基于机器视觉的大豆表型考种方法研究：主要针对大豆籽粒、大豆豆荚、成熟期大豆植株三个考种层次，立足于二维图像实例分割、基于多视角图像的作物三维重建、多目标跨视图匹配和植物器官三维点云实例分割四个基本点进行深入研究，以实现大豆籽粒表型参数（粒色、种皮光泽、脐色、百粒重）、大豆豆荚表型参数（单株荚数、单株粒数、荚大小、荚形、荚色）、大豆植株表型参数（在株豆荚数、株高、底荚高度、分枝数、分枝与主干的夹角、株型）的自动、精确、无损测量。
简介：
杨斯，女，中国农业大学信息与电气工程学院工学博士。研究方向为基于机器视觉的植物表型分析研究，涉及的领域包括机器视觉、深度学习、模式识别、三维重建、农业机器人、植物表型等。曾前往德国波恩大学农学院的大地测量与地理信息系（IGG）学习一年，参与了德国卓越杰出项目—农业机器人和表型分析项目。以第一作者身份发表高水平论文8篇，其中2篇中科院1区Top，2篇中科院2区Top，1篇中科院2区，2篇CCF A workshop，1篇EI。SCI期刊单篇影响因子最高为8.66，累积影响因子为34.60。