白雁華（周口文理職業(yè)學(xué)院 河南周口 466000）

隨著人工智能和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)取得了巨大突破，成為各個(gè)領(lǐng)域中的熱點(diǎn)研究方向。青蘋果種類識(shí)別不僅關(guān)乎青蘋果企業(yè)的高效運(yùn)營，也與地區(qū)產(chǎn)業(yè)興旺密切相關(guān)。傳統(tǒng)的人工分類方式存在人力資源浪費(fèi)和識(shí)別準(zhǔn)確率不高的問題，因此，借助計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的青蘋果種類識(shí)別具有重要意義。研究旨在探索基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的青蘋果種類識(shí)別方法，通過構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的識(shí)別模型，解決青蘋果種類識(shí)別中的實(shí)際問題。通過分析青蘋果不同種類的特征，設(shè)計(jì)合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并優(yōu)化訓(xùn)練過程，以期為青蘋果分類識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用提供有效的解決方案。

一、計(jì)算機(jī)視覺的基本原理和技術(shù)方法

（一）計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的基本原理

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是一門專注于使計(jì)算機(jī)能夠模仿人類視覺的技術(shù)，通過模仿人類的視覺感知和認(rèn)知過程，計(jì)算機(jī)視覺使計(jì)算機(jī)能夠理解圖像中的內(nèi)容、形狀、結(jié)構(gòu)和特征，從而實(shí)現(xiàn)各種實(shí)際應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的主要目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)像人類一樣“看到”并理解圖像。這意味著計(jì)算機(jī)可以執(zhí)行一系列復(fù)雜的任務(wù)，如物體檢測、識(shí)別和分類，人臉識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像分析、自動(dòng)駕駛等。通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，計(jì)算機(jī)可以感知和解釋環(huán)境中的視覺信息，從而幫助人們做出更明智的決策，提高效率，并能夠在多個(gè)領(lǐng)域中創(chuàng)新解決方案。計(jì)算機(jī)視覺的基本原理包括圖像獲取、預(yù)處理、特征提取、模式識(shí)別和深度學(xué)習(xí)。首先，從攝像頭、傳感器等設(shè)備獲取圖像，經(jīng)過預(yù)處理，去除噪聲并增強(qiáng)圖像質(zhì)量，再從圖像中提取關(guān)鍵特征，如邊緣、角點(diǎn)和紋理，以幫助計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像中的模式，然后這些特征被用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的對象識(shí)別、分類和定位。

（二）計(jì)算機(jī)視覺的核心技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺作為一個(gè)多學(xué)科交叉領(lǐng)域，涵蓋了多種技術(shù)方法，其中五大核心技術(shù)緊密聯(lián)系，共同構(gòu)建了計(jì)算機(jī)視覺的體系結(jié)構(gòu)。第一，特征提取與描述技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)，特征提取技術(shù)是從圖像中提取關(guān)鍵信息，將圖像轉(zhuǎn)化為可比較的數(shù)據(jù)形式，這些信息包括邊緣、角點(diǎn)、紋理等。特征描述技術(shù)進(jìn)一步將這些抽象的特征轉(zhuǎn)化為描述子，從而方便后續(xù)的處理和分析。這兩個(gè)技術(shù)緊密結(jié)合，為其他任務(wù)提供了有意義的輸入。第二，圖像分割與對象定位技術(shù)在圖像理解中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。圖像分割將圖像劃分成多個(gè)區(qū)域，有助于識(shí)別物體、定義邊界和進(jìn)行進(jìn)一步分析，與之關(guān)聯(lián)的對象定位技術(shù)則能夠準(zhǔn)確地定位圖像中的目標(biāo)，這兩者的結(jié)合使得計(jì)算機(jī)能夠更精確地理解圖像中的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。第三，目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺中的重要組成部分。目標(biāo)檢測不僅可以識(shí)別圖像中的目標(biāo)，還能準(zhǔn)確定位目標(biāo)的位置，為自動(dòng)駕駛、智能監(jiān)控等實(shí)際應(yīng)用提供支持。而目標(biāo)跟蹤技術(shù)則允許我們在連續(xù)的圖像幀中追蹤目標(biāo)的移動(dòng)，為場景分析和視頻處理提供了強(qiáng)大的工具。第四，圖像分類與識(shí)別技術(shù)致力于將圖像分為不同的類別，并實(shí)現(xiàn)對圖像內(nèi)容的自動(dòng)理解，這是計(jì)算機(jī)視覺的核心任務(wù)之一，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法，并在圖像搜索、人臉識(shí)別和自然語言處理等領(lǐng)域產(chǎn)生了廣泛的影響。第五，三維重建與深度估計(jì)技術(shù)擴(kuò)展了計(jì)算機(jī)視覺的維度。三維重建通過多視角圖像或深度傳感器數(shù)據(jù)，恢復(fù)出物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)，為虛擬現(xiàn)實(shí)、工業(yè)設(shè)計(jì)等應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。深度估計(jì)技術(shù)允許我們從單個(gè)圖像中推斷出物體的深度信息，進(jìn)一步提高了對場景的理解和感知能力。

二、基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的青蘋果種類識(shí)別架構(gòu)流程

基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的青蘋果種類識(shí)別是一個(gè)多層次且相互關(guān)聯(lián)的復(fù)雜任務(wù)，涵蓋了數(shù)據(jù)處理、特征提取、模型構(gòu)建、訓(xùn)練和評估等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理是整個(gè)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中的基礎(chǔ)性環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)采集階段，必須從多個(gè)來源獲得青蘋果的圖像數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)集具有廣泛的樣本多樣性，需要涵蓋不同種類、各種角度、光照條件和背景變化，這些多樣性的數(shù)據(jù)有助于模型更好地理解和區(qū)分各個(gè)類別。同時(shí)，為了讓計(jì)算機(jī)視覺模型能夠?qū)W會(huì)青蘋果種類的辨識(shí)，每張圖像都必須經(jīng)過標(biāo)記，即添加正確的類別標(biāo)簽。在圖像預(yù)處理階段，需要對圖像進(jìn)行尺寸的標(biāo)準(zhǔn)化，以確保所有圖像在輸入模型時(shí)具有一致的尺寸，這有助于模型更好地處理數(shù)據(jù)。此外，顏色標(biāo)準(zhǔn)化可以減小顏色差異對模型性能的不利影響。去除噪聲和應(yīng)用圖像增強(qiáng)技術(shù)有助于提高圖像質(zhì)量，消除不必要的干擾，增強(qiáng)特征，從而為后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練提供更有力的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

特征提取與表示是計(jì)算機(jī)視覺中的重要環(huán)節(jié)，其目標(biāo)是從原始圖像中捕捉有用信息以供后續(xù)的模式識(shí)別和分類任務(wù)使用。傳統(tǒng)的方法如局部二值模式和方向梯度直方圖，都在此領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。局部二值模式通過對圖像的局部紋理進(jìn)行編碼，提供了對紋理特征的強(qiáng)大描述。方向梯度直方圖則關(guān)注圖像中的梯度信息，有助于捕獲形狀和邊緣特征。然而，這些傳統(tǒng)方法通常需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取過程，其性能在復(fù)雜圖像場景下有限。相較之下，深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征提取方面具有一定優(yōu)勢。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)多層次、高度抽象的特征，這些特征對于種類識(shí)別任務(wù)具有強(qiáng)大的表征能力。通過層層堆疊的卷積和池化層，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從原始像素級別逐漸學(xué)習(xí)到更高級別的特征，如紋理、形狀和對象部分，從而提高識(shí)別性能。

隨后，在模型構(gòu)建的階段，模型通過優(yōu)化算法和反向傳播來調(diào)整模型參數(shù)，以最小化分類誤差，這一過程是迭代性的，模型不斷更新參數(shù)，以提高性能。然后，模型評估與測試步驟是對模型性能的最終評估，使用測試集數(shù)據(jù)，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1 分?jǐn)?shù)等指標(biāo)，全面了解模型的性能，判斷其是否達(dá)到預(yù)期效果。

三、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的青蘋果種類識(shí)別模型

（一）識(shí)別模型架構(gòu)

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的青蘋果種類識(shí)別模型架構(gòu)是一個(gè)高度分層、逐步演化的深度學(xué)習(xí)模型。這個(gè)模型通過一系列的處理階段，從原始圖像中提取有意義的特征，并將這些特征用于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的青蘋果分類。先輸入層接收來自數(shù)據(jù)集的青蘋果圖像，這些圖像以像素矩陣的形式被送入網(wǎng)絡(luò)，作為處理的起點(diǎn)。隨后，卷積層通過一組卷積核，對輸入圖像的不同區(qū)域進(jìn)行卷積運(yùn)算，每個(gè)卷積核在圖像上滑動(dòng)，探測邊緣、紋理等顯著特征，從而捕捉圖像的低級特征。與此同時(shí)，激活函數(shù)被引入，將卷積層的輸出進(jìn)行非線性映射，這有助于引入更大的靈活性，使模型能夠適應(yīng)更復(fù)雜的特征。接下來，池化層被應(yīng)用，用于減少特征映射的尺寸，這一步驟通過最大池化或平均池化，提取出圖像中最顯著的特征，同時(shí)減少計(jì)算成本。全連接層將特征映射連接起來，轉(zhuǎn)化為更高級別的表征，這些表征將被用于最終的分類判定。最后，輸出層是整個(gè)模型的決策中心，每個(gè)神經(jīng)元代表一種青蘋果的類別，通過應(yīng)用softmax 函數(shù)，將神經(jīng)元的輸出轉(zhuǎn)化為概率分布，這使得模型能夠?qū)Σ煌N類的可能性進(jìn)行預(yù)測，并選擇最有可能的類別。通過不斷地調(diào)整卷積核、激活函數(shù)和池化操作，模型逐漸從原始圖像中提取出越來越抽象的特征，這些特征將經(jīng)過全連接層的加工，最終在輸出層得以分類。

（二）識(shí)別模型訓(xùn)練過程

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的青蘋果種類識(shí)別模型的訓(xùn)練過程是一個(gè)漸進(jìn)的迭代優(yōu)化過程。這個(gè)過程包括從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、參數(shù)調(diào)整等一系列有序的步驟，使得模型能夠從圖像數(shù)據(jù)中逐漸學(xué)習(xí)，并不斷提高其性能。在構(gòu)建完模型后，需要初始化參數(shù)和損失函數(shù)，確保模型的參數(shù)在合適的范圍內(nèi)進(jìn)行初始化。然后，選取適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)，用于衡量模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際標(biāo)簽之間的誤差，這些準(zhǔn)備步驟為模型訓(xùn)練的后續(xù)階段打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在訓(xùn)練迭代與參數(shù)優(yōu)化的過程中，需要使用訓(xùn)練集的圖像數(shù)據(jù)來不斷調(diào)整模型參數(shù)。首先，通過前向傳播，計(jì)算模型對圖像的預(yù)測結(jié)果。然后，通過反向傳播，計(jì)算損失函數(shù)對于模型各參數(shù)的梯度，指導(dǎo)參數(shù)的更新。這個(gè)過程在多個(gè)訓(xùn)練迭代中重復(fù)進(jìn)行，通過連接詞的使用，能夠清楚地呈現(xiàn)出這個(gè)迭代優(yōu)化的過程。在每個(gè)迭代周期結(jié)束后，需要通過驗(yàn)證集對模型的性能進(jìn)行評估，這能夠幫助判斷模型是否出現(xiàn)了過擬合或欠擬合。如果模型的性能在驗(yàn)證集上不再提升，可以通過超參數(shù)調(diào)整，如學(xué)習(xí)率和批量大小，來微調(diào)模型，實(shí)現(xiàn)更好的訓(xùn)練效果。最后，一旦模型達(dá)到預(yù)期的性能水平，可以終止訓(xùn)練過程，將訓(xùn)練好的模型保存下來，以備后續(xù)的測試和實(shí)際應(yīng)用。這個(gè)模型將能夠準(zhǔn)確地對不同種類的青蘋果進(jìn)行分類，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了有力的工具。

四、基于決策樹和隨機(jī)森林的青蘋果種類識(shí)別模型

（一）識(shí)別模型架構(gòu)

基于決策樹和隨機(jī)森林的青蘋果識(shí)別模型涵蓋多個(gè)關(guān)鍵步驟。其中，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和預(yù)處理至關(guān)重要。需要構(gòu)建一個(gè)包括各種青蘋果圖像的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)的多樣性和覆蓋多種環(huán)境條件。此外，數(shù)據(jù)需要標(biāo)準(zhǔn)化和調(diào)整尺寸，以便進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練。特征提取是第二個(gè)關(guān)鍵步驟，其中需要使用顏色直方圖、紋理特征和其他圖像特征來描述青蘋果的關(guān)鍵屬性，以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)分類。需要使用決策樹模型進(jìn)行青蘋果的分類。決策樹以樹狀結(jié)構(gòu)表示，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征或測試，分支代表測試結(jié)果，葉子節(jié)點(diǎn)代表分類標(biāo)簽。在青蘋果識(shí)別中，決策樹不斷選擇最佳特征來將不同種類的青蘋果分開。而隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，建立在多個(gè)決策樹模型之上，通過投票機(jī)制綜合多棵樹的結(jié)果，提高了模型的泛化能力。模型的訓(xùn)練過程包括選擇最佳特征、構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)和確定終止條件，同時(shí)在隨機(jī)森林中需要進(jìn)行數(shù)據(jù)和特征的隨機(jī)選擇。在模型評估和應(yīng)用階段，需要使用驗(yàn)證集和測試集來評估模型的性能，監(jiān)測分類準(zhǔn)確度、精確度和召回率等指標(biāo)。如果性能不滿足要求，可以調(diào)整決策樹的深度、隨機(jī)森林中樹的數(shù)量等超參數(shù)。一旦模型達(dá)到滿意的性能，它可以被部署到實(shí)際應(yīng)用中，以提高青蘋果的自動(dòng)化分類。決策樹和隨機(jī)森林模型適用于青蘋果識(shí)別，特別是在小樣本數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的分類問題中，表現(xiàn)較為出色。最后，通過持續(xù)監(jiān)測模型性能，并根據(jù)需要對其進(jìn)行重新訓(xùn)練和微調(diào)，可以確保模型的準(zhǔn)確性。這種基于決策樹和隨機(jī)森林的青蘋果識(shí)別模型為農(nóng)業(yè)和食品加工行業(yè)提供了強(qiáng)大的工具，以自動(dòng)識(shí)別不同種類的青蘋果，提高了分類任務(wù)的自動(dòng)化程度和效率。

（二）識(shí)別模型訓(xùn)練過程

基于決策樹和隨機(jī)森林的青蘋果識(shí)別模型的訓(xùn)練過程是一個(gè)循環(huán)漸進(jìn)的過程。其中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理是關(guān)鍵的，這包括構(gòu)建一個(gè)多樣性的數(shù)據(jù)集，確保不同種類的青蘋果以及不同光照和背景條件下的圖像都得到充分覆蓋。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段包括標(biāo)準(zhǔn)化圖像，使其具有相同的尺寸和像素值范圍，以便特征提取和模型訓(xùn)練。在特征提取階段，我們將圖像轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)可理解的特征表示，如顏色直方圖、紋理特征等。這些特征有助于描述青蘋果的關(guān)鍵屬性，為分類提供基礎(chǔ)。隨后，我們使用單個(gè)決策樹模型來進(jìn)行訓(xùn)練。決策樹的目標(biāo)是通過選擇最佳特征來分裂節(jié)點(diǎn)，以找到最佳的特征和分裂條件，一定程度地減小不純度，以有效地將不同種類的青蘋果分開。隨機(jī)森林的訓(xùn)練是集成多個(gè)決策樹的過程。每個(gè)決策樹都在不同的數(shù)據(jù)子集和特征子集上進(jìn)行訓(xùn)練，這種隨機(jī)性有助于提高模型的泛化能力。隨機(jī)森林匯總多棵樹的結(jié)果，通過投票機(jī)制確定最終分類。模型評估包括使用驗(yàn)證集來監(jiān)測性能，如分類準(zhǔn)確度、精確度和召回率。如果性能不達(dá)標(biāo)，可以調(diào)整決策樹深度、隨機(jī)森林樹的數(shù)量等超參數(shù)。一旦滿足性能要求，該模型可以被應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中，以實(shí)現(xiàn)青蘋果的自動(dòng)分類。總之，基于決策樹和隨機(jī)森林的青蘋果識(shí)別模型的訓(xùn)練過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征提取、單個(gè)決策樹的訓(xùn)練和隨機(jī)森林的構(gòu)建。這一方法在小樣本數(shù)據(jù)集和復(fù)雜分類問題中表現(xiàn)出色，具有較好的泛化能力，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和食品加工領(lǐng)域提供了一種有力的工具，以提高青蘋果分類任務(wù)的自動(dòng)化水平。

五、基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的青蘋果種類識(shí)別局限性與應(yīng)用潛力

（一）基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的青蘋果種類識(shí)別局限性

基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的青蘋果種類識(shí)別在實(shí)踐中取得了顯著的進(jìn)展，然而，它也存在一些局限性，這些局限性可能會(huì)在特定情境下影響其應(yīng)用和性能。首先，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量是影響模型性能的重要因素。訓(xùn)練計(jì)算機(jī)視覺模型需要大量的標(biāo)注圖像，而且這些圖像需要覆蓋多種種類的青蘋果。然而，獲得高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)可能會(huì)極大的增加時(shí)間成本，并且標(biāo)注過程中可能存在主觀性和不一致性，這可能影響模型的訓(xùn)練結(jié)果。其次，模型的泛化能力也是一個(gè)重要的考慮因素。雖然模型在訓(xùn)練時(shí)可能表現(xiàn)出色，但是在現(xiàn)實(shí)世界的不同環(huán)境中，模型的表現(xiàn)可能會(huì)受到影響，環(huán)境中的光照變化、尺度變化以及背景干擾等因素可能會(huì)使模型的泛化性能下降。另外，類別間的相似性可能導(dǎo)致模型難以準(zhǔn)確區(qū)分不同種類的青蘋果，一些青蘋果種類可能在顏色、紋理等方面相似，增加了引入分類的困難性。此外，數(shù)據(jù)中的類別分布可能不均衡，某些種類的樣本數(shù)量較少，這可能導(dǎo)致模型在訓(xùn)練時(shí)偏向于出現(xiàn)頻率較高的類別，影響對少數(shù)類別的識(shí)別能力。最后，模型的可解釋性問題也值得關(guān)注，盡管深度學(xué)習(xí)模型在很多任務(wù)上表現(xiàn)出色，但它們通常被認(rèn)為是“黑盒”，在某些關(guān)鍵應(yīng)用中可能引發(fā)可信度和安全性問題。

（二）基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的青蘋果種類識(shí)別應(yīng)用潛力

基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的青蘋果種類識(shí)別具備廣泛的發(fā)展?jié)摿?，這項(xiàng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)、食品加工、零售等多個(gè)領(lǐng)域都有望取得更大的成就。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，隨著全球人口的不斷增加，糧食生產(chǎn)的壓力逐漸增大，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠?yàn)檗r(nóng)民帶來革命性的農(nóng)業(yè)管理方式，通過結(jié)合農(nóng)田傳感器、無人機(jī)和人工智能，農(nóng)民可以實(shí)時(shí)監(jiān)測果園的情況，從而采取精確的農(nóng)事管理措施，提高產(chǎn)量和效益。在食品加工領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將促進(jìn)加工工藝的優(yōu)化和創(chuàng)新，隨著消費(fèi)者對食品質(zhì)量和安全的日益關(guān)注，食品企業(yè)需要確保原材料的品質(zhì)和種類，而計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的食材分類和分揀，從而提高食品生產(chǎn)的效率和可追溯性。在零售和市場領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)有助于推動(dòng)商業(yè)模式的變革，隨著消費(fèi)者對購物體驗(yàn)的追求，商家需要提供個(gè)性化的服務(wù)和精準(zhǔn)的產(chǎn)品定位，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的貨物分類和定價(jià)，從而提升零售業(yè)的智能化水平，滿足消費(fèi)者多樣化的需求。

六、結(jié)語

基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的青蘋果種類識(shí)別研究具有重要的實(shí)際應(yīng)用意義，通過克服當(dāng)前的技術(shù)挑戰(zhàn)，這項(xiàng)研究將為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在其他農(nóng)產(chǎn)品識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用提供了寶貴的借鑒，未來這項(xiàng)技術(shù)有望在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、食品加工、零售等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。