植物氣孔是由葉表皮細胞上的保衛細胞圍成的小空隙，是植物適應陸地環境的關鍵器官。氣孔作為植物與環境之間氣體(如二氧化碳和水)交換的重要通道，在調節光合作用、蒸騰作用和水分利用方面發揮著關鍵作用。氣孔行為已被證明受晝夜節律的影響。在大多數植物中，生物鐘被認為是一種內源性的、自主的計時機制。生物鐘能預測生物對環境變化的反應，調節生理和外在行為，如葉片運動、開花、氣孔開閉等。了解氣孔的行為對完善植物生理學理論和指導實際應用具有重要意義。
本文首次提出了一種基于深度學習的氣孔追蹤器（StomataTracker），由4個計算機視覺任務組成，包括多目標跟蹤、二分類、語義分割和OCR。首次引入多目標跟蹤算法，將同一氣孔與前后幀中唯一的ID相關聯，不僅可以提取氣孔狀態和解剖特征，還可以分析它們在種群和個體尺度上的時間動態特征。與半自動方法（ImageJ）相比，開源的StomataTracker可將氣孔面積、周長、長度和寬度等性狀的提取效率從207秒大幅提高到1.47秒，四個氣孔性狀的 R2 范圍為 0.620 至 0.752。該研究首次從長期、連續、非破壞性的視頻數據中證實了氣孔的晝夜節律，并揭示了氣孔在完全黑暗的環境下也可以打開。夜間氣孔關閉時間與氣孔性狀呈負相關，相關系數為 0.583 至 0.855。氣孔行為的異質性還明顯表明，較小的氣孔在夜間具有較長閉合時間的節律模式。總之，該研究為植物氣孔研究提供了一個新的視角，有利于深入探索氣孔運動的機制，加快氣孔晝夜節律在小麥高產育種中的應用。
圖片圖1 StomataTracker的工作流程。( a )來自氣孔視頻數據的代表性輸入圖像。( b )輸入圖像的StomataTracker目標輸出，其中" ID "是視頻連續幀中氣孔的唯一標記；邊界框上方的“打開/關閉”表示氣孔狀態；邊界框下方的' S '和' C '代表氣孔面積和周長。( c ) StomataTracker多目標跟蹤的工作流程，為每個氣孔分配唯一的ID，二分類識別氣孔開閉狀態，并對氣孔和非氣孔區域進行語義分割，以獲得氣孔的長度、寬度、面積和周長等氣孔特征。
圖2 種群內氣孔的晝夜節律。( a )所有觀測實驗的疊加面積圖，其中橫軸代表時間，縱軸代表開放氣孔的數量。虛線矩形框標出了2020年12月17日的數據，如圖3 ( a )所示。( b )人工氣候箱內溫濕度的時間變化曲線。
圖3 2020年12月17日觀測的氣孔晝夜節律。( a )氣孔開放數量的時間變化曲線。( b )開燈前的代表性觀測圖像。( c )開燈后的代表性觀測圖像。( d )是 ( b )和( c )兩種情況下各氣孔面積的差異。
圖4 單個氣孔(除ID3的氣孔外)的晝夜節律。( a ) 24 h內切換各氣孔的開閉狀態。( b )氣孔休息時間柱狀圖。( c )氣孔寬度與氣孔開閉時刻的變化趨勢。
圖5 StomataTracker的GUI軟件
文獻來源：Sun, Z.; Wang, X. ; Song, Y. et al. StomataTracker: Revealing circadian rhythms of wheat stomata with in-situ video and deep learning. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 212, 2023, 108120. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108120.
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