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商务智能如何创造知识和价值

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针对目前目标检测技术中小目标检测困难问题, 提出了一种基于SSD (Single Shot multibox Detector) 改进的小目标检测算法Bi-SSD (Bi-directional Single Shot multibox Detector). 该算法为SSD的浅层特征设计了小目标特征提升模块, 在网络的分类和回归部分结合多尺度特征融合方法和BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network) 结构, 设计了6尺度BiFPN分类回归子网络. 实验结果表明, 在PASCAL VOC和MS COCO目标检测数据集上Bi-SSD相比原始的SSD算法有更好的检测性能. 其中VOC2007+2012上Bi-SSD算法的mAP指标达到了78.47%相较SSD算法提升了1.34%, 在COCO2017上Bi-SSD算法的mAP达到26.4%提升了接近2.4%.

2.4 番茄颜色参数提取结果 番茄成熟度检测采用顶部和侧面 RGB 图像进行分析，对图 7(a)顶部图像和随机抽样侧 面图像计算近红色像素百分比均值为 96.5%，纯红色像素百分比 80.2%。此外选取了不成熟 的番茄样本进行检测其顶面和侧面图像如 9(a)和(d)所示，提取近红色像素百分比均值为 13.65%，纯红色像素百分比为 0.98%。 220 (a)番茄顶部图像 (b)顶部近红色像素提取结果 (c) 顶部纯红色像素提取结果 (d)番茄侧面图像 (e) 侧面近红色像素提取结果 (f) 侧面纯红色提取结果 图 9 成熟度检测处理结果 225 Fig.9 Result of ripeness measurement 2.5 番茄果实成熟度检测 研究参照中华人民共和国农业部颁发的番茄外观等级规格标准（GB 8852-88）[13]，讨 论综合应用基于数字图像提取的番茄外观尺寸、形状和颜色参数对番茄果实成熟度进行检测 并分级的可行性。依据国家标准，对番茄果实的成熟期划分为表 1 所示七级，定义番茄果实230 成熟度是指果实发育到适合不同需要的程度。因此，基于图像提取番茄果实参数，定量化分 类，可针对不同的成熟度阶段进行不同的生产管理。 统计番茄果实形状短轴和长轴比值，当其大于 0.7 时番茄形状圆形度较好，果实圆润。 当番茄果实近红色 JR%≥30% 番茄进入红熟前期，适于采摘且准备上市；近红色 JR%≥ 50% ，且纯红色像素百分比 CR%≥40%番茄进入红熟中期，适于隔日上市销售；近红色 JR%235 ≥80% ，纯红色像素百分比 CR%≥70%时，番茄果实完全成熟，进入红熟后期且色泽饱满， 适于当日上市鲜销。 研究对 2013 年 12 月北京上市销售的 5 个批次的番茄果实进行抽样检测，表 2 为图像 参数检测结果。结果表明，5 个上市销售的番茄批次中，果实外形短轴与长轴比值 C 均大于 0.87，圆形度较好；果实体积依次递增，第一批抽样果实 小（73.3cm3），第五批抽样果实240 大（525.4cm3）；果实颜色方面，除第二批此外，图像近红色像素百分比均满足 JR%≥50%， 且纯红色像素百分比都满足 CR%≥40%，说明果实均进入红熟中期，且第一、三、五批 CR% ≥70%，说明番茄果实完全成熟进入红熟后期。但是，第二批次中，纯红色像素百分比仅为 11.4%，不满足 CR%≥40%的条件，说明该批次番茄果实表明已经大部分着红色，但整体颜 色分布不均匀，色泽尚不鲜艳，整体成熟度不佳。 245 综上所述，基于数字图像处理技术提取番茄外观尺寸、形状和颜色参数可以为番茄成熟 度检测提供定量化分级指标，为番茄生产、销售管理提供技术支持。

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