2023年APMCM亚太杯数学建模竞赛A题思路解析

2023年APMCM亚太赛 A 题： 果实采摘机器人的图像识别

Image Recognition for Fruit-Picking Robots

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翻译

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，只有一个 全球有两个苹果和超过六分之一的苹果从中国出口。中国提出了一带一路倡议（BRI），这是建立一个全球社区的关键支柱 有未来。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。
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种植苹果 在他们自己的果园里。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年左右起就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受控制的实验设置，在世界范围内，各种采苹果机器人的普及和应用并不理想。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障碍，如“叶片咬合”、“树枝咬合”、“果实咬合”、“混合遮挡”等 .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很重要 非常重要的是，例如分类、加工、包装和运输的程序。然而，许多水果的颜色、形状和大小都与苹果非常相似 苹果收获后的鉴定非常困难。
本竞赛旨在通过从标记水果图像中提取特征，建立具有高识别率、速度快、精度高的苹果图像识别模型 对图像进行数据分析，如自动计算数量、位置、成熟度水平，并估计图像中苹果的数量。具体的任务如下：
问题1：数苹果
根据附件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，计算每个图像中的苹果数量 ，并绘制附件1中所有苹果分布的直方图。
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估计苹果的位置、以图像的左下角为坐标原点，识别出苹果在每个图像中的位置，并绘制出附件1中所有苹果的几何坐标的二维散点图。
问题3：估计苹果的成熟度状态
根据附件1中提供的可收获苹果的图像数据集，建立数学模型，计算每个图像中苹果的成熟度，并绘制附件1中所有苹果的成熟度分布。
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，计算每个图像中苹果的二维区域，图像的左下角为坐标原点，估计苹果的质量，并绘制附件1中所有苹果的质量直方图。
问题5：对苹果的认可
根据附件2中提供的收获苹果图像数据集，提取图像特征，训练苹果识别模型，识别附件3中的苹果，并绘制附件3中所有苹果图像ID号的分布直方图。

思路解析

问题一：计数苹果

我们需要确定我们的任务是使用机器学习来预测图像中苹果的数量。为了实现这个目标，我们需要进行以下步骤：
**1、 数据收集和预处理：**我们需要一个标记的数据集，其中包含图像和每个图像中的苹果数量。预处理步骤可能包括图像的裁剪、缩放和归一化。：对于每张图像，使用图像处理技术进行预处理，包括去噪、调整图像大小、增强对比度等，以便更好地提取苹果的特征。
**2、 建立模型提取特征：**使用计算机视觉技术，比如基于深度学习的卷积神经网络（CNN），提取苹果的特征。可采用预训练模型进行特征提取，如ResNet、VGG等。这里给出一些可供选择的模型：
① 传统图像处理方法：

• 阈值分割法：通过设定合适的颜色、纹理等阈值，将苹果与背景分离，然后进行连通区域分析以计数。
• 轮廓检测：检测图像中的苹果轮廓，根据轮廓数量进行计数。
• 区域生长算法：根据像素相似性合并相邻像素，识别苹果区域并计数。

② 基于深度学习的模型：

• 卷积神经网络 (CNN)：使用预训练的CNN模型，如ResNet、VGG等，进行迁移学习或微调，以提取苹果图像的特征并进行计数。

import os
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 加载数据集，假设图片数据集在文件夹 'apple_images' 中
data_path = 'apple_images'
images = []
for filename in os.listdir(data_path):
    img = cv2.imread(os.path.join(data_path, filename))
    if img is not None:
        img = cv2.resize(img, (100, 100))  # 调整图像大小为相同尺寸
        images.append(img)

# 构建训练数据和标签
X = np.array(images)
y = np.array([len(os.listdir(data_path))] * len(images))  # 假设每张图像中都有相同数量的苹果

# 构建简单的CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1))  # 输出层，预测苹果的数量

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

# 利用训练好的模型预测苹果数量（这里需要使用测试数据）
# prediction = model.predict(test_images)

• 目标检测模型：如YOLO (You Only Look Once)、Faster R-CNN、SSD (Single Shot Multibox Detector)等，可定位并计数图像中的苹果。

③ 特征工程结合传统机器学习模型：

• 使用图像特征（如颜色直方图、纹理特征等）结合传统的机器学习模型（如支持向量机、随机森林、K近邻等）进行苹果计数。

④ 组合模型：

• 结合多种方法，比如先利用传统图像处理方法进行预处理，然后使用深度学习模型进行计数，以提高计数的准确性。

**3、 训练模型：**我们可以使用提取的特征和对应的标签（苹果数量）来训练我们的模型。在这个阶段，我们将使用监督学习算法，例如线性回归或决策树回归。

**4、 评估和优化模型：**一旦我们的模型训练完成，我们需要评估它的性能。如果性能不佳，我们可以调整模型的参数或更改模型的结构来进行优化。
**5、计算结果：**最后，我们可以使用训练好的模型来计算新的图像中苹果的数量。

import tensorflow as tf  
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.linear_model import LinearRegression  
from sklearn.metrics import mean_squared_error  
import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
import os  
import PIL  
  
# 1. 数据收集和预处理  
image_dir = "path_to_your_images"  # 提供你的图像数据集的路径  
images = []  
labels = [