Reference number : 172-2022-2023-Q4-1001473, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Enterprise Machine Intelligence and Learning Initiative, recipient country : CA, recipient province : MB, recipient city : Oak Bluff|Oak Bluff, recipient postal code : R4G 0B1, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Optimizing Computer Vision Approaches for Field Pea Imaging, agreement title french : Optimisation des approches de vision par ordinateur pour l’imagerie du pois cultivé, agreement number : 1001473, agreement value : 220000.0, agreement start date : 2023-02-15, agreement end date : 2026-02-15, description english : Implementation of digital agriculture through high throughput-imaging is key to improving plant phenotyping for crop improvement. Image analyses utilizing machine learning (ML) approaches have the potential to dramatically improve crop phenotyping. The intent of the project is to capture above-ground image datasets of peas in an agricultural field, establish an ML pipeline to identify plants and quantify biomass, and begin to associate field traits such as yield and protein with beneficial root traits. For roots, an automated ML pipeline will be established to characterize rhizobium nodules and root system architecture in controlled environments. The foundational datasets generated will enable field to lab comparisons and importantly facilitate the development of advanced tools deployable for improving pea production in the Canadian Prairies, description french : La mise en œuvre de l’agriculture numérique par l’imagerie à haut débit est essentielle pour perfectionner le phénotypage des plantes en vue de l’amélioration des cultures. Les analyses d’images utilisant des approches d’apprentissage automatique ont le potentiel d’améliorer considérablement le phénotypage des cultures. L’objectif du projet est de capturer des ensembles de données d’images aériennes de pois dans un champ agricole, d’établir un pipeline d’apprentissage automatique pour identifier les plantes et quantifier la biomasse, et de commencer à associer les caractéristiques du champ telles que le rendement et les protéines aux caractéristiques bénéfiques des racines. Pour les racines, un pipeline d’apprentissage automatique automatisé sera établi pour caractériser les nodules de rhizobium et l’architecture du système racinaire dans des environnements contrôlés. Les ensembles de données de base générés permettront des comparaisons entre le champ et le laboratoire et faciliteront surtout le développement d’outils avancés pouvant être déployés pour accroître la production de pois dans les Prairies canadiennes., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada