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一种相似青梅品级半监督智能认知方法研究的任务书
任务书
一种相似青梅品级半监督智能认知方法研究
1.任务背景
青梅是我国广泛栽培的一种果树，在多个省份都有大规模栽培。青梅果实脆嫩爽口，口感酸味适中，是很受欢迎的水果。目前，对于青梅的品级评定多依赖于人工经验，缺乏客观、可量化标准。因此，研发一种半监督智能认知方法，能够快速、准确地对青梅品级进行评定，具有很高的研究与应用价值。
2.任务目标
本项目旨在研发一种相似青梅品级半监督智能认知方法，以达到以下目标：
(1)自动辨识青梅的大小、形状、颜色等特征，以及果实上的黑斑、裂口等缺陷，以做好品级评定的前期数据采集准备。
(2)分析各特征因素对于品级评定的权重，确定有效特征组合。
(3)开发一套高效的半监督分类算法，对带标签的青梅图像进行训练，实现智能分类。
(4)通过未标注图像的半监督学习，进一步提升分类效果，实现高准确度品级评定。
(5)设计开发相应的软件平台，实现青梅品级评定的可视化操作，减少人工评定的工作量，提高效率。
3.研究内容
(1)青梅品级评定特征因素的研究与数据采集。采用影像分析方法，研究不同青梅品级的大小、形状、颜色、缺陷等特征因素，并采集大量相关数据。
(2)特征分析与算法优化。对青梅品级评定特征因素进行权重分析和相关性分析，设计一套半监督分类算法，并进行优化，提高分类效果。
(3)图像数据的预处理与特征提取。对采集的青梅图像数据进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作。然后进行特征提取，对每个青梅图像进行颜色、形状、尺寸等特征量化，得到完整的青梅特征信息。
(4)基于半监督学习的青梅品级自动分类。采用基于半监督学习的分类算法，对前期处理得到的已标注青梅图像进行学习。同时，将无标注的青梅图像也加入到分类模型的学习中，利用半监督学习方法提升分类准确度。
(5)青梅品级评定软件平台的设计与开发。开发一套青梅品级评定的软件平台，提供数据文件导入，特征选择，分类模型构建，图像识别与评定等相关功能。同时，增加友好操作界面，使整个平台操作更加简单、直观，提高工作效率和准确性。
4.实验方法
(1)采集不同种类、不同品级的青梅图像数据，共计1000多张。对图像进行预处理，进行图像分割、二值化、去噪等操作。
(2)针对前期采集得到的数据，进行主成分分析和相关性分析。分析得出主要的品级评定特征因素，包括青梅大小、颜色、形状等。
(3)建立半监督分类模型。采用半监督学习方法，先对标注好的青梅图像进行监督学习，建立分类模型。然后将未标注的青梅图像也加入到模型的学习中，提高分类准确度。
(4)设计开发青梅品级评定软件平台，提供用户友好的操作界面，实现青梅品级评定的可视化操作。
5.项目计划表
|任务|时间安排|
|-------------------------|--------------|
|数据采集和准备|1个月|
|特征因素分析和算法优化|2个月|
|图像数据的预处理和特征提取|2个月|
|半监督分类模型建立|2个月|
|青梅品级评定软件平台设计|1个月|
|系统集成和调试|1个月|
|实验报告撰写|1个月|
6.预期成果
(1)完成青梅品级评定特征因素的分析和数据采集，得到与青梅品级相关的多项特征因素。
(2)建立高效的半监督分类模型，对青梅品级进行快速、准确评定。
(3)设计开发一套青梅品级评定的软件平台，提供用户友好的操作界面，使操作更加直观、简单。
(4)实现对青梅品级评定的智能化，提高品级评定的效率和准确性。
7.研究团队
本课题组由两名研究生和一名指导教师组成，其中一名研究生主要负责图像处理和算法的研究与实现，另一名研究生主要负责软件系统的开发和测试，指导教师主要负责课题研究的整体设计、实验方案制定、论文撰写等工作。
8.参考文献
[1]ZhangN,ZhangJ,SongA,etal.Computervision-basedapplerecognitionusingdeeplearning[J].AppliedSciences,2018,8(12):2610.
[2]ZhangN,ZhangJ,GuanZ,etal.Computervision-basedapplefruitdetectionandgradingusingdeeplearningapproaches[J].ComputersandElectronicsinAgriculture,2018,150:25-32.
[3]崔建国.基于计算机视觉的苹果智能识别技术[D].沈阳:东北农业大学,2020.
[4]李雪榆,李佳伦.基于机器学习的苹果品质分级算法的研究[J].农业科技论坛,2020,21(1):17-19.