本发明专利技术涉及一种作物表型云平台分析系统及方法，其特征在于，包括前端采集系统、云平台管理系统和云计算分析系统；所述前端采集系统用于根据预先设定的采集参数，采集待测作物的图像数据；所述云平台管理系统用于设定数据分析流程以及存储待测作物的图像数据；所述云计算分析系统用于采用高通量表型性状提取算法，基于设定的数据分析流程，根据待测作物的图像数据，提取待测作物的表型特征信息，本发明专利技术可以广泛应用于智慧农业领域中。以广泛应用于智慧农业领域中。以广泛应用于智慧农业领域中。
【技术实现步骤摘要】
一种作物表型云平台分析系统及方法
[0001]本专利技术是关于一种作物表型云平台分析系统及方法，属于智慧农业领域。
技术介绍
[0002]大数据的存储、处理和共享，对计算机的性能提出很高的要求，云计算由此相伴而生。云计算是通过网络按需分配计算资源，共享计算资源池，包括服务器、数据库、存储平台、架构和应用等，云计算基于“按需分配”和“共享资源”的理念，具有低成本、数据安全、弹性和快速全局部署等优势。目前云计算的部署模型包括私有云、社区云、公有云与混合云。随着云时代的来临，“互联网+”正在以前所未有的速度席卷全球，悄然影响各个领域的变化和发展，同时大数据也吸引越来越多的关注，大数据的特征主要有数据量大、类型繁多、价值密度低以及速度快、时效高四个特征，这就要求不能仅仅掌握庞大的数据信息，更要对这些含有意义的数据进行专业化处理，管理方式要与时俱进。
[0003]例如在农业领域，随着现代农业和精确农业的发展，各类表型采集平台获取的大规模数据需要及时转化为研究人员可以理解的信息，然而面对复杂、类型繁多的数据信息，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据价值的“提纯”，是研究人员要解决的难题，因此，需要实现大规模、高通量表型数据采集环节的自动化，进一步提高表型数据的管理和存储的效率，从而可以提高现代作物的育种选择速度，提高在全球气候变化的影响下作物的适应力和产量的稳定性。目前，各国已经建成各种各样数据采集和管理平台，为精确农业的发展提供新的技术手段。
[0004]然而，表型组数据包括可视图像数据、传感器数据和试验元数据等多种数据集，数据解析实际包含从最初的数据采集到最终细化分析的整个过程，而目前研发的云平台均停留在数据的管理这一步，不能直接给出最后的分析结果，满足从数据获取到自动分析的平台还有待进一步研发。大数据分析经常和云计算联系到一起，利用云计算、算法开发、数据挖掘等方法对大田作物表型进行多层次分析，为作物表型研究者提供相应的技术支持。
技术实现思路
[0005]针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种能够满足从数据获取到自动分析的作物表型云平台分析系统及方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一方面，提供一种作物表型云平台分析系统，包括前端采集系统、云平台管理系统和云计算分析系统；
[0007]所述前端采集系统用于根据预先设定的采集参数，采集待测作物的图像数据；
[0008]所述云平台管理系统用于设定数据分析流程以及存储待测作物的图像数据；
[0009]所述云计算分析系统用于采用高通量表型性状提取算法，基于设定的数据分析流程，根据待测作物的图像数据，提取待测作物的表型特征信息。
[0010]进一步地，所述前端采集系统包括APP端模块、设备模块和前端传输模块；
[0011]所述APP端模块用于设置采集参数并建立田块分布网络以及控制所述设备模块的
图像采集；
[0012]所述设备模块用于根据所述APP端模块的控制，采集待测作物的图像数据；
[0013]所述前端传输模块用于对设备模块采集的原始图像数据进行重命名并发送至所述APP端模块对建立的田块分布网络进行更新后，传输至所述云平台管理系统。
[0014]进一步地，所述APP端模块包括参数设置单元、采集拍摄单元和返回保存单元；
[0015]所述参数设置单元用于设置采集参数；
[0016]所述采集拍摄单元用于根据设置的采集参数建立田块分布网络，并控制所述设备模块进行多线程、多通道同步拍摄；
[0017]所述返回保存单元用于根据实验需求，自动选择返回操作、重复实验或保存操作。
[0018]进一步地，所述设备模块包括高度可调搭载平台和RGB相机；
[0019]所述高度可调搭载平台上设置有所述RGB相机，所述RGB相机用于根据所述采集拍摄单元的控制，从至少一角度采集待测作物的原始图像数据。
[0020]进一步地，所述高度可调搭载平台和RGB相机的数量均为两个，每一所述高度可调搭载平台上均设置有一所述RGB相机。
[0021]进一步地，所述云平台管理系统包括WEB模块和云存储模块，其中，所述WEB模块包括项目管理单元和任务管理单元；
[0022]所述项目管理单元用于对重命名后的图像数据和设置的采集参数进行整理；
[0023]所述任务管理单元用于根据实际需求，设定数据分析流程；
[0024]所述云存储模块用于对所述WEB模块中的原始信息和所述云计算分析系统中生成的信息进行实时存储。
[0025]进一步地，所述云计算分析系统包括算法模块、分析模块和可视化模块；
[0026]所述算法模块用于预先嵌入高通量表型性状提取算法和数据可视化算法；
[0027]所述分析模块用于调用所述算法模块内嵌入的高通量表型性状提取算法，基于设定的数据分析流程，根据整理归纳后的图像数据，提取待测作物的表型结构信息，并反演得到待测作物的功能性状信息；
[0028]可视化模块用于调用所述算法模块内嵌入的数据可视化算法，对分析模块得到的待测作物的功能性状信息进行对比，显示待测作物的生长动态变化曲线。
[0029]另一方面，提供一种作物表型云平台分析方法，包括：
[0030]设置采集参数，根据设置的采集参数建立田块分布网络；
[0031]确定田块分布网络中特定的田块，对该田块内的待测作物进行拍摄采集，并判断采集的图像数据是否符合预设的采集参数，若不符合，则重复进行拍摄采集直至采集的图像数据符合预设的采集参数；
[0032]设定数据分析流程，并存储待测作物的图像数据；
[0033]采用高通量表型性状提取算法，基于设定的数据分析流程，根据待测作物的图像数据，提取待测作物的表型特征信息。
[0034]进一步地，所述设定数据分析流程，并存储待测作物的图像数据，包括：
[0035]根据重命名后的图像数据和设置的采集参数，核对待测作物的图像数据的采集质量，并根据设置的采集参数，对核对后的图像数据进行整理；
[0036]根据实际需求，设定数据分析流程；
[0037]对原始信息和生成的信息进行实时存储。
[0038]进一步地，所述采用高通量表型性状提取算法，基于设定的数据分析流程，根据待测作物的图像数据，提取待测作物的表型特征信息，包括：
[0039]调用预先嵌入的高通量表型性状提取算法，基于设定的数据分析流程，根据待测作物的图像数据，提取待测作物的表型结构信息，并对结果进行反演，进一步得到待测作物的功能性状信息；
[0040]调用预先嵌入的数据可视化算法，对得到的待测作物的功能性状信息进行对比，显示待测作物的生长动态变化曲线。
[0041]本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
[0042]1、本专利技术由于设置有前端采集系统，前端采集系统内设置APP端模块，与设备模块连接，APP端模块能够控制设备模进行待测作物的图像数据的高通量采本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种作物表型云平台分析系统，其特征在于，包括前端采集系统、云平台管理系统和云计算分析系统；所述前端采集系统用于根据预先设定的采集参数，采集待测作物的图像数据；所述云平台管理系统用于设定数据分析流程以及存储待测作物的图像数据；所述云计算分析系统用于采用高通量表型性状提取算法，基于设定的数据分析流程，根据待测作物的图像数据，提取待测作物的表型特征信息。2.如权利要求1所述的一种作物表型云平台分析系统，其特征在于，所述前端采集系统包括APP端模块、设备模块和前端传输模块；所述APP端模块用于设置采集参数并建立田块分布网络以及控制所述设备模块的图像采集；所述设备模块用于根据所述APP端模块的控制，采集待测作物的图像数据；所述前端传输模块用于对设备模块采集的原始图像数据进行重命名并发送至所述APP端模块对建立的田块分布网络进行更新后，传输至所述云平台管理系统。3.如权利要求2所述的一种作物表型云平台分析系统，其特征在于，所述APP端模块包括参数设置单元、采集拍摄单元和返回保存单元；所述参数设置单元用于设置采集参数；所述采集拍摄单元用于根据设置的采集参数建立田块分布网络，并控制所述设备模块进行多线程、多通道同步拍摄；所述返回保存单元用于根据实验需求，自动选择返回操作、重复实验或保存操作。4.如权利要求3所述的一种作物表型云平台分析系统，其特征在于，所述设备模块包括高度可调搭载平台和RGB相机；所述高度可调搭载平台上设置有所述RGB相机，所述RGB相机用于根据所述采集拍摄单元的控制，从至少一角度采集待测作物的原始图像数据。5.如权利要求4所述的一种作物表型云平台分析系统，其特征在于，所述高度可调搭载平台和RGB相机的数量均为两个，每一所述高度可调搭载平台上均设置有一所述RGB相机。6.如权利要求1所述的一种作物表型云平台分析系统，其特征在于，所述云平台管理系统包括WEB模块和云存储模块，其中，所述WEB模块包括项目管理单元和任务管理单元；所述项目管理单元用于对重命名后的图像数据和设置的采集参数进行整理；所述任务管理单元用于根据实际需求，设定数据分析流程；所述云...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘守阳，姜东，丁艳锋，董明霞，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：
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