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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測研究院有限公司

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基于編碼結(jié)構(gòu)的圖像分割網(wǎng)絡(luò)雖然能在復(fù)雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區(qū)域,不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙,不足為真實尺寸測量提供依據(jù),直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割,為尺寸測量提供了依據(jù)。除此之外,MaskRCNN將目標(biāo)檢測和語義分割結(jié)合,對農(nóng)產(chǎn)品尺寸測量及分類提供了指導(dǎo)性算法,也是目前研究優(yōu)化的主要方向。









據(jù)統(tǒng)計,每年有超過1200噸的糧食受到重金屬污染,直接經(jīng)濟損失超過200億元;全世界每年有300萬農(nóng)藥者,我國每年因農(nóng)藥污染食品而造成的人數(shù)月20萬;我國每年生產(chǎn)約12萬噸,其中有9.7噸用于畜牧業(yè)養(yǎng)殖;我國濫用食品添加劑的問題占食品問題的24.8%;在食物的事件中,微生物性的人數(shù)占總?cè)藬?shù)的53.7%。重金屬通常指的是密度高于4.5g/m3的金屬,一般常見的重金屬有、鉛、鎘等,這些重金屬的生物毒性非常大,對環(huán)境的污染非常嚴(yán)重。

大類間方差法根據(jù)圖像的灰度特性尋找闕值,使分割出的圖像區(qū)域之間的差別大,用于判斷分割圖像區(qū)域之間的差別是其各區(qū)域間的內(nèi)部方差。大類間方差法極易受到噪音的影響,如陰影,但在單純背景條件下,適用于初步的獲取目標(biāo)物的位置。大熵闕值法與大類間方差原理類似,將圖像通過信息熵分為不同區(qū)域。信息熵在混亂無序的系統(tǒng)中較大,在確定有序的系統(tǒng)中較小,根據(jù)信息熵的特性,可將圖像分割為不同的區(qū)域。

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