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申请/专利权人：昆明黑马软件股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法及系统，涉及生鲜商品安全检测技术领域，所述系统包括获取模块、第一分析模块、第二分析模块、处理模块。本发明通过获取生鲜商品的图像信息、重量信息、气味信息和环境信息，并运用图像识别模型和智能算法进行分析，实现了对生鲜商品的破损和变质等安全问题的准确识别，通过综合评估生鲜商品的安全值，并预测整个保质周期的安全值并更新保质周期，提高了生鲜商品的质量和安全性。

主权项：1.一种基于大数据的生鲜商品安全智能检测管理方法，其特征在于，包括：获取待识别生鲜商品的图像信息、重量信息、气味信息以及所处环境信息；在所述图像信息中提取包装袋特征信息和商品特征信息，将所述包装袋特征信息输入包装破损图像识别模型，生成破损识别结果，将所述商品特征信息输入商品变质图像识别模型，生成变质识别结果；根据所述破损识别结果、变质识别结果、重量信息、气味信息以及所处环境信息，确定所述待识别生鲜商品的安全值；根据所述安全值预测整个保质周期的安全值并更新保质周期；其中，根据所述破损识别结果、变质识别结果、重量信息、气味信息以及所处环境信息，确定所述待识别生鲜商品的安全值，包括：根据所述破损识别结果确定破损等级；根据所述变质识别结果确定变质等级；根据所述重量信息确定重量损失等级；根据所述气味信息确定异味等级；根据所述环境信息确定存储环境等级；根据所述破损等级、变质等级、重量损失等级、异味等级、存储环境等级确定所述待识别生鲜商品的安全值，公式包括： 式中，h表示安全值，θ表示各等级的影响权重，xi分别表示破损等级、变质等级、重量损失等级、异味等级、存储环境等级，Jθ为损失函数，m表示训练集的个数，y表示训练样本中实际的安全值；其中，根据所述安全值预测整个保质周期的安全值并更新保质周期，包括：在所述安全值大于安全值阈值时，计算所述安全值与标准安全值之间的差值；若差值在预设范围内，则利用安全值预测模型预测整个保质周期的安全值，安全值预测模型为： 式中，ft表示预设安全函数，所述预设安全函数是根据商品类型预先配置的，η表示差值，k表示阶段系数，A表示常数，阶段包括延迟阶段、指数生长阶段、稳定阶段和恶化阶段，所述阶段系数根据阶段确定，所述阶段根据安全值确定；若差值不在预设范围内，则进行异常报警；根据所述安全值阈值从整个保质期的安全值中筛选出小于或者等于安全值阈值的时间节点，将该时间节点作为商品保质到期日；根据所述商品保质到期日更新保质期。

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