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2023亚太赛数学建模A题:采果机器人的图像识别技术思路模型代码

亚太A题:采果机器人的图像识别技术
A题完整思路获取 :获取见文末名片,第一时间更新

中国是世界上最大的苹果生产国,年产量约为3500万吨。与此同时,中国也是世
界上最大的苹果出口国,全球每两个苹果中就有一个,全球超过六分之一的苹果出口
自中国。中国提出了一带一路倡议(
BRI),这是建立一个具有共同未来的全球社区的
关键支柱。由于这一倡议,越南、孟加拉国、菲律宾、印度尼西亚和沿线国家已成为
中国苹果的主要出口目的地。
图1。 采采摘机器人的苹果图像识别图。
苹果的采摘主要依靠手工收割。当苹果成熟时,几天内苹果产区就需要大量的采
摘工人。但大多数当地农民都在自己的果园里种植苹果。此外,农业工人的老龄化和
年轻人离开村庄去上班的现象也导致了摘苹果季节的劳动力短缺。为了解决这个问题
,中国自2011年左右就开始一直在研究能摘苹果的机器人,并取得了重大进展。
然而,由于果园环境不同于控制实验,在世界范围内各种采苹果机器人的普及和
应用还不够理想 镶嵌在复杂和非结构化的果园环境中,大多数现有的机器人无法准确识别“如叶遮挡
”、“树枝遮挡”、“果实遮挡”、“混合遮挡”等障碍。如果直接摘苹果而没有根据
实际情况做出精确的判断,就有很高的危害风险,甚至对摘手和机械臂造成伤害。这将
对收获的效率和果实的质量产生不利影响,导致更大的损失。此外,对不同收获果实的
识别和分类也非常重要,如分类、加工、包装和运输的程序。然而,许多水果的颜色、
形状和大小与苹果非常相似,这给收获后的鉴定带来了很大的困难。
这个比赛旨在建立一个苹果图像识别模型与识别率高,速度快,和准确性通过分
析和提取特征标记水果图像,并执行数据分析图像,如自动计算数量,位置,成熟度
水平,估计大量的苹果的图像。具体任务如下:
l问题1:计算苹果的数量
基于附件1中提供的可收获苹果的图像数据集,提取图像特征,建立数学模型,计
算每幅图像中的苹果的数量,并绘制附件1中所有苹果的分布直方图。
l问题2:估计苹果的位置
根据附件1中提供的可收获苹果的图像数据集,以图像左下角为坐标原点,确定每
个图像中苹果的位置,并绘制附件1中所有苹果几何坐标的二维散点图。
l问题3:估计苹果的成熟度状态
基于附件1中提供的可收获苹果的图像数据集,建立数学模型,计算每幅图像中苹
果的成熟度,并绘制附件1中所有苹果成熟度分布的直方图。
l问题4:估计苹果的数量
根据附件1中提供的可收获苹果的图像数据集,计算出每幅图像中苹果的二维面积
,图像的左下角为
2 根据坐标原点,估计苹果的质量,并绘制出附件1中所有苹果的质量分布的直方图。
l问题5:对苹果的认可
基于附件2中提供的收获果实图像数据集,提取图像特征,训练苹果识别模型,对
附件3中的苹果进行识别,并绘制附件3中所有苹果图像ID号的分布直方图

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