Reference number : 172-2020-2021-Q4-969441, amendment number : 1, agreement type : G, recipient legal name : University of Saskatchewan, recipient country : CA, recipient province : SK, recipient city : Saskatoon|Saskatoon, recipient postal code : S7N 4L8, 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 systems for resolving complexity in pea 3D root architectural traits, agreement title french : Optimisation des systèmes de vision artificielle pour reproduire la complexité tridimensionnelle de l’architecture des racines du pois, agreement number : 969441, agreement value : 199778.0, agreement start date : 2021-03-11, agreement end date : 2024-05-31, description english : The improvement and optimization of crop roots are a significant opportunity for ensuring crops are adapted, resilient and productive within Canada’s diverse hydro-climatic conditions. High-throughput phenotyping methodologies have been developed for crop roots but many challenges remain to optimize the imaging systems for automation efficiency, precision, and ease-of-use. Three dimensional (3D) imaging of plants is superior to two dimensional (2D) approaches and is being applied in numerous phenotyping applications globally to advance genetic gain. The Project focuses on the development of an enhanced 3D root phenotyping platform with step-change improvements to both imaging and trait analysis pipeline including data capture, segmentation, skeletonization, 3D reconstruction and trait extraction and analysis using AI and deep-learning methods as critical advancements. The ultimate output will be a high-throughput platform that facilitates superior 3D root phenotyping capturing low- and high-level vision details to quantitatively extract and model the complexity of crop root system architecture and development., description french : L’amélioration et l’optimisation du système racinaire des cultures constituent une importante façon de s’assurer que les cultures sont adaptées, résilientes et productives dans les diverses conditions hydroclimatiques du Canada. Des techniques de phénotypage à débit élevé ont été mises au point pour les racines des plantes cultivées, mais de nombreuses difficultés doivent encore être surmontées avant que l’on puisse automatiser les systèmes d’imagerie (efficacité, précision, convivialité). La représentation d’une plante en relief (3D) surpasse les méthodes bidimensionnelles (2D) et beaucoup d’applications de phénotypage dans le monde y recourent pour faire progresser l’amélioration génétique. Le projet prévoit la création d’une plateforme évoluée de phénotypage 3D des racines dont on perfectionnera graduellement l’imagerie et la filière d’analyse des caractères, notamment par la saisie, la segmentation et la squelettisation des données, par la reconstruction 3D ainsi que par l’extraction et l’analyse des caractères grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique. Le but ultime consiste à obtenir une plateforme à débit élevé qui permettra un meilleur phénotypage 3D des racines, et aussi plus facile, capable de faire ressortir visuellement les traits grossiers et précis du système racinaire en vue d’illustrer la complexité de son architecture et de son développement., 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 : This agreement has been amended 1 time(s). The end date of this agreement has been modified by 365  days., additional information french : Cet accord a été modifié 1 fois.  La date de fin du présent accord a été changé de 365  jours., owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada