菠蘿是日常中常見水果，在食用時經常會吃到又酸又澀的菠蘿。為何有的菠蘿酸澀呢?這主要是由于成熟度不夠或者質量不好。首先是菠蘿的質量不好，會導致口感不好。其次是成熟度不夠，那么就會導致菠蘿酸度高，口感澀，并且含有較多的酸性物質。

從菠蘿種植角度來看，一般采用插條法，12-15天左右才能成活和長出新芽，以確保菠蘿能夠正常生長和發(fā)育。從菠蘿萌芽到結果，一般需要12-18個月的時間，具體時間會因地域、氣候、土壤等不同而異。需要不斷對菠蘿進行管理，如及時除蟲、修剪、施肥、澆水等。當菠蘿果實變成黃色或橙色時采摘。采摘期為7-10天的時間，太早或太晚，都會影響果實的品質和口感。

而菠蘿的貯藏性與成熟度相關，針對菠蘿采摘前對其成熟度進行識別尤為重要。廣東省電信規(guī)劃設計院有限公司第四分公司、華中科技大學電子信息與通信學院、廣東海洋大學電子與信息工程學院、廣東省智慧海洋傳感網(wǎng)及其裝備工程技術研究中心聯(lián)手展開研究，目的在于提出一種新型網(wǎng)絡模型，提高菠蘿成熟度自動識別的準確率和速度。

首先針對菠蘿訓練數(shù)據(jù)集樣本少與實時性差等不足，利用在自然環(huán)境下拍攝的菠蘿照片，自建了種植區(qū)場景菠蘿成熟度分析數(shù)據(jù)集。之后將YOLOv4骨干網(wǎng)絡替換成輕量級網(wǎng)絡MobileNet V3，提出了輕量級的MobileNet V3-YOLOv4網(wǎng)絡。同時訓練了原YOLOv4模型、MobileNet V1-YOLOv4模型、MobileNet V2-YOLOv4模型以及Faster R-CNN、YOLOv3、SSD300、Retinanet、Centernet等五種不同的單、雙階段網(wǎng)絡模型，并對比模型的評價指標，分析本文模型的優(yōu)越性。

試驗結果表明，MobileNet V3-YOLOv4訓練時間為11,924 s，參數(shù)量為53.7 MB，訓練好的MobileNet V3-YOLOv4在驗證集的平均精度均值(mean Average Precision，mAP)為90.92%，對于黃熟期菠蘿和青熟期菠蘿兩種類別的檢測精確率分別為100%和98.85%，平均精度值分別為87.62%、94.21%，召回率(Recall)分別為77.55%、86.00%，F(xiàn)1分數(shù)(F1 Score)分別為0.87和0.92，推理速度(Frames Per Second，F(xiàn)PS)80.85 img/s。

本研究提出的MobileNet V3-YOLOv4實現(xiàn)了在降低訓練速度、減小參數(shù)量的同時，提高了菠蘿成熟度識別的精度和推理速度，滿足實際檢測需求。

目前MobileNet V3-YOLOv4雖然尚未全面應用于菠蘿采摘作業(yè)中，但大家在挑選菠蘿時也能避免買到口感不佳的菠蘿，挑選要點有：

1.看外表：菠蘿的外表應該光滑、表面無裂紋，色澤金黃而不是綠色。

2.聞氣味：甜香的菠蘿氣味濃郁，有清新的感覺;如果聞起來有異味或者酸味，不建議購買。

3.拎重量：拿起菠蘿，重量有些許的分量，說明新鮮。

4.看葉子：選擇那些葉子翠綠而且茂密的，葉子間的間隙小，說明菠蘿是生長在好的環(huán)境下。

審核編輯 黃宇