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基于深度學習的圖像分割方法,主要研究領域是在于語義分割,即根據(jù)圖片內容,將圖像分為多個有含義的部分,對于農產品分類而言有著革命性的意義。全卷積網絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅,以分類模型AlexNet為基礎,將其3層全連接層轉化為反卷積層進行上采樣,從而將輸出有特征分類轉化為區(qū)域特征熱力圖。










據(jù)統(tǒng)計,每年有超過1200噸的糧食受到重金屬污染,直接經濟損失超過200億元;全世界每年有300萬農藥者,我國每年因農藥污染食品而造成的人數(shù)月20萬;我國每年生產約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)占總人數(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)境的污染非常嚴重。

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