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小麥穗數(shù)是構(gòu)成小麥測產(chǎn)量的要素，快速準確統(tǒng)計穗數(shù)有利高產(chǎn)栽培和良種選育。然而，人工田間調(diào)查法較主觀，且費時費力。小麥畝穗數(shù)測量分析系統(tǒng)用深度學習Ai圖像識別方法，只要垂直于麥地（4球分別位于視野長邊附近）用任何方式對焦小麥后拍照，即可在小麥的楊花期、灌漿期、半成熟期快速精準地算出畝穗數(shù)，以提高工作效率。廣泛適用于各農(nóng)科院、種子站、育種公司、學校的小麥育種。

水稻產(chǎn)量是由單位面積上的穗數(shù)、每穗粒數(shù)（每穗穎花數(shù)）、結(jié)實率和粒重四個基本因素構(gòu)成，穗數(shù)是水稻產(chǎn)量構(gòu)成要素之一，快速、準確地獲取水稻穗數(shù)對智能測產(chǎn)意義重大。在實際應(yīng)用中，水稻穗數(shù)的獲取主要依靠人工統(tǒng)計，費時費力，而且主觀性較高，缺乏統(tǒng)一的稻穗數(shù)量計算標準。該產(chǎn)品采用圖像識別技術(shù)、深度學習的方法，能夠快速計算出畝穗數(shù)量，并能對數(shù)據(jù)進行存儲，大大提高了農(nóng)業(yè)科研生產(chǎn)的效率。此系統(tǒng)可以測量水稻的畝穗數(shù)、理論產(chǎn)量、種子數(shù)量和千粒重指標，為水稻的品種篩選、水稻產(chǎn)量預(yù)測、產(chǎn)量基因定位和功能解析發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。