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龙图腾网获悉绿萌科技股份有限公司申请的专利一种面向果蔬外观品质特征的混合背景建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117115812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311161023.6，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种面向果蔬外观品质特征的混合背景建模方法是由朱二;刘海涛;朱壹设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向果蔬外观品质特征的混合背景建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向果蔬外观品质特征的混合背景建模方法，可在用于输出果蔬外观品质特征混合背景建模中某个伽玛分布函数的参数的循环过程中给出对应伽玛分布函数的参数组合，同时通过概率与观测数据建模数值的误差平方对于果蔬外观品质特征数据集的累计函数给出可使所述累计函数为极小值时不同伽玛分布函数的加权系数，从而在果蔬外观品质特征检测过程中对于果蔬图像的某个像素点的观测数据可用若干个伽玛分布函数的加权平均值给出概率分布密度函数以实现果蔬外观品质特征混合背景建模。

本发明授权一种面向果蔬外观品质特征的混合背景建模方法在权利要求书中公布了：1.一种面向果蔬外观品质特征的混合背景建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：若在果蔬外观品质特征检测过程中对于果蔬图像的某个像素点的观测数据可用若干个伽玛分布函数的加权平均值给出概率分布密度函数从而实现果蔬外观品质特征混合背景建模，则对于果蔬外观品质特征混合背景建模中某个伽玛分布函数，可设观测数据变量的数学期望估计表示为果蔬外观品质特征数据集中图像内像素点的观测数据变量乘以该伽玛分布函数在推荐下限值和推荐上限值之间积分除以进行积分的观测数据个数，同时观测数据变量平方的方差估计表示为果蔬外观品质特征数据集中图像内像素点的观测数据变量的平方乘以该伽玛分布函数在推荐下限值和推荐上限值之间积分除以进行积分的观测数据个数再减去该观测数据变量的数学期望估计的平方； 步骤2：在用于输出果蔬外观品质特征混合背景建模中某个伽玛分布函数的参数的循环过程中，通过计算当前循环次数时该伽玛分布函数的参数设置误差比例是否小于等于该伽玛分布函数的参数设置误差比例门限，若成立则可结束循环过程，若不成立则循环次数加壹，确定上个循环次数时该伽玛分布函数的参数最小误差比例门限对应的参数组合，扩展所述参数组合的取值范围，同时其中一个参数的取值间隔按取值缩减比例进行收缩，直至计算出满足该伽玛分布函数的参数设置误差比例是否小于等于该伽玛分布函数的参数设置误差比例门限对应的该伽玛分布函数的参数组合； 步骤3：可通过果蔬外观品质特征数据集中果蔬图片的像素点的观测数据和对应的概率来构建对于果蔬外观品质特征数据集的累计函数，所述累计函数为概率与观测数据建模数值的误差平方；由所述累计函数对某个伽玛分布函数的加权系数进行二阶求导可判断大于零可知，当所述累计函数对该伽玛分布函数的加权系数进行一阶求导为零时给出可使所述累计函数为极小值时不同伽玛分布函数的加权系数； 步骤4：将观测数据变量平方的方差估计大于等于果蔬外观品质特征混合背景模型方差门限的伽玛分布函数满足加入到果蔬外观品质特征混合背景建模中的背景模型对应的伽玛分布函数集合中，将加权系数大于等于果蔬外观品质特征混合背景模型权重门限的伽玛分布函数满足加入到果蔬外观品质特征混合背景建模中的背景模型对应的伽玛分布函数集合中，将上述两个伽玛分布函数集合取交集以得到最终的伽玛分布函数集合。

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