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安徽省金標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)研究院有限公司

徐州農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)站-金標(biāo)準(zhǔn)|快捷有效

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  • 主營(yíng)產(chǎn)品：食品檢測(cè),衛(wèi)生檢測(cè),水質(zhì)檢測(cè),農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)
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基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語(yǔ)義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個(gè)有含義的部分，對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品分類(lèi)而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)行圖像分割的先驅(qū)，以分類(lèi)模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類(lèi)轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。










各種新型顯色劑和高靈敏度的顯色體系不斷涌現(xiàn)，為建立高靈敏度的試紙檢測(cè)方法提供了更大的發(fā)展空間。如薛文靜等以0.1%鎘試劑的乙醇溶液為顯色劑，定量分析用慢速中性濾紙為載體，制備鎘快速檢測(cè)試紙，標(biāo)準(zhǔn)系列色階為0～5.0mg·L-1。該試紙性質(zhì)穩(wěn)定，在避光干燥條件下可保存5個(gè)月，在pH 5～8范圍內(nèi)pH對(duì)顯色結(jié)果影響不大。

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(guò)其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實(shí)尺寸測(cè)量提供依據(jù)，直到MaskRCNN才做到了像素級(jí)圖像分割，為尺寸測(cè)量提供了依據(jù)。除此之外，MaskRCNN將目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割結(jié)合，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品尺寸測(cè)量及分類(lèi)提供了指導(dǎo)性算法，也是目前研究?jī)?yōu)化的主要方向。

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