在作物育种和农业科学研究中,植物表型性状研究是解析基因功能、优化栽培策略的核心基础。从植株形态到生理生化指标,每一组表型数据的精准获取,都可能成为突破性发现的起点。然而,传统表型研究长期受限于人工采集效率低、测量标准不一致、复杂性状解析困难等问题——科研人员不得不耗费大量时间重复测量,却仍可能因主观误差或数据维度不足而错失那些关键发现。
针对这些行业共性挑战,托普通过深化机器视觉、深度学习等AI技术与农业的深度融合,自主研发打造的配置灵活、场景丰富、应用广泛的高通量植物表型智能分析平台,为种质资源鉴定、智慧育种、植物生理生化、精准高效种植等研究领域,提供多尺度、高通量、高精度、高效率的植物表型解决方案。