Resumen de Desarrollo de ground truth dataset con análisis de datos fenotípicos y su aplicación en agricultura e investigación

María Victoria Díaz Galián, Pedro J. Navarro Lorente , Marcos Egea Gutíerrez-Cortines

• español

  Actualmente, nuevas técnicas para el fenotipado vegetal, tales como la visión artificial, han permitido mejorar la detección de características. La inteligencia artificial necesita de datos masivos para la generación de algoritmos. Por ello, la creación de ground truth datasets es altamente relevante en investigación. Un dataset fue desarrollado usando 114 flores de Antirrhinum majus (variedad comercial Vilmorin long variee). Además, las características fenotípicas como la longitud, peso, anchura y contenido de antocianinas fueron medidas. Se confirmó que el peso es la mejor característica para determinar el estado de desarrollo floral. Además, este conocimiento permite la creación en un futuro de programas de machine learning utilizando estos datos para un fenotipado automática y no invasivo.

• English

  Currently, new techniques to plant phenotyping, such as computer vision, have enabled to improve the detection of several parameters. Artificial intelligence needs data to train ...