【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农作物育种领域，特别是涉及一种面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法、装置、介质及产品。
技术介绍
1、在小麦育种领域，传统的人工调查和数据收集方式存在工作繁重、效率低下的问题，同时难以在短时间内获取全面准确的信息。传统的方法主要依赖于人工经验和手工操作，包括田间观察、数据记录以及基于人工分析的决策制定。由于上述存在的问题，传统的小麦育种方法面临以下挑战：(1)人工方法导致小麦育种的过程效率低下，限制了新品种的研发速度；(2)传统方法难以全面、准确地捕捉田块中的多模态信息，如植株生长状态等；(3)缺乏先进的数据分析手段，限制了对大规模农田数据的深入挖掘和有效利用。
2、目前，一些自动化系统已经用于田块数据的采集，包括传感器和数据采集设备。然而，这些系统在处理多模态数据(如图像、气象数据等)时存在一些限制，并且传统的数据分析方法也主要基于统计学和单一模态的信息，无法充分挖掘多模态数据的潜在信息。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种面向小麦育种的多模态生物量...
【技术保护点】
1.一种面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法，其特征在于，所述对原始小麦田块图像进行预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行图像分割，得到小麦田块分割图像，具体包括：
4.根据权利要求1所述的面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法，其特征在于，所述图像处理子模型包括依次相连的浅层特征提取网络模块、深层特征提取网络模块、多尺度特征提取模块以及特征过滤和整合模块；p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法，其特征在于，所述对原始小麦田块图像进行预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行图像分割，得到小麦田块分割图像，具体包括：
4.根据权利要求1所述的面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法，其特征在于，所述图像处理子模型包括依次相连的浅层特征提取网络模块、深层特征提取网络模块、多尺度特征提取模块以及特征过滤和整合模块；
5.根据权利要求1所述的面向小麦育种的多模态生物量产值预估方法，其特征在于，所述植被指数与环境数据特征提取子模型包括第一特征提取模块、第二特征提取模块以及特征融合模块；所述第一特征提取模块和所述第二特征提取模块并联后再与所述特征融合模块串联；
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯旭萍，艾文杰，李忠仁，何勇，陶祎敏，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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