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在黃瓜葉部角斑病提取任務(wù)中，使用類間方差法初分割，繼而使用熵發(fā)二次分割提取病蟲害區(qū)域。另外，彩片中，使用色彩信息分割圖像也是常用的手段，常見的色彩信息表示方式有BGR和HSV，通過(guò)設(shè)置色值區(qū)間可提取農(nóng)作物病變區(qū)域。其中，HSV（或者HSI）更為可靠，其更的表示同一視覺感受顏色在不同光照條件下的區(qū)間。

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轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。

我們做好食品安全檢測(cè)工作的相關(guān)措施；要提升食品企業(yè)的檢測(cè)水平。食品企業(yè)在食品安全檢測(cè)中的參與程度，決定了食品安全檢測(cè)工作的成效，而這一方面我國(guó)的食品企業(yè)明顯不如國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家。我們可以看一下歐美國(guó)家的食品安全檢測(cè)體系，就可以會(huì)發(fā)現(xiàn)食品企業(yè)的自我檢測(cè)屬于重要環(huán)節(jié)，此舉可做到基于源頭良好把控食品安全問(wèn)題。