【2023年亚太数学建模竞赛A题】水果采摘机器人的图像识别技术（代码、思路......)

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 题目

📚2 问题

🎉3 参考文献

🌈4 代码、思路实现

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💥1 题目

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中国是世界上最大的苹果生产国，年产量约为3500万吨。同时，中国也是全球最大的苹果出口国之一，全球每两个苹果中就有一个来自中国，超过六分之一的苹果出口量也来自中国。中国倡导“一带一路”倡议，这是建设全球命运共同体的重要支柱。由于这一倡议，越南、孟加拉国、菲律宾、印度尼西亚等国成为中国苹果的主要出口目的地。

然而，对苹果的需求增加导致了中国水果采摘劳动力短缺的问题。为了解决这个问题，人们越来越关注开发水果采摘机器人来自动化采摘过程。这些机器人需要能够准确识别和采摘成熟的水果，而不会损坏农产品。

2023年亚太数学建模竞赛旨在通过专注于开发水果采摘机器人的图像识别技术来解决这一挑战。参赛者将被要求设计和实施算法，以在不同的环境条件下准确识别成熟的苹果，如不同的照明和天气条件。

比赛将要求团队考虑苹果的形状、颜色和大小，以及周围环境中可能存在的障碍或干扰因素。此外，参赛者需要优化图像识别过程的速度和准确性，以确保高效的水果采摘。

通过解决这个现实世界的问题，比赛旨在为农业技术的发展和水果采摘行业的创新解决方案做出贡献。它还为学生和研究人员提供了一个平台，展示他们在实际环境中的数学建模和问题解决能力。

比赛的结果有可能对农业行业产生重大影响，尤其是在像中国这样水果生产和出口对经济至关重要的国家。成功实施水果采摘机器人的图像识别技术可以帮助缓解劳动力短缺，提高生产率，并确保产品的质量，最终使生产者和消费者受益。

苹果采摘主要依赖手工采摘。当苹果成熟时，需要在苹果生产区域内的几天内大量采摘工人。但大多数当地农民在自己的果园种植苹果。此外，农业工人的老龄化和年轻人离开村庄工作的现象导致了采摘季节劳动力短缺。为解决这个问题，中国自2011年左右开始研究可以采摘苹果的机器人，并取得了显著进展。
然而，各种苹果采摘机器人在全球的普及和应用还远远达不到理想状态，因为果园环境与受控的实验环境不同。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“叶遮挡”、“枝遮挡”、“果实遮挡”和“混合遮挡”等障碍物。如果直接采摘苹果而不基于实际情况做出精确的判断，那么有损水果的质量，甚至会对采摘手和机械手臂造成伤害，这会影响采摘效率和水果质量，导致更大的损失。此外，不同采摘水果的识别和分类也非常重要，例如分类、加工、包装和运输等程序。然而，许多水果的颜色、形状和大小与苹果非常相似，这给苹果的采后鉴别带来了巨大的困难。
本次比赛旨在通过分析和提取标记水果图像的特征，建立具有高识别率、快速速度和准确性的苹果图像识别模型，并对图像进行数据分析，例如自动计算图像中苹果的数量、位置、成熟度等，并估计苹果的质量。具体任务如下：

📚2 问题

1. 问题1：计算苹果数量
根据附件1提供的成熟苹果图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每张图像中苹果的数量，并绘制附件1中所有苹果分布的直方图。
2. 问题2：估计苹果位置
根据附件1提供的成熟苹果图像数据集，以图像左下角为坐标原点，识别每张图像中苹果的位置，并绘制附件1中所有苹果几何坐标的二维散点图。
3. 问题3：估计苹果成熟度
根据附件1提供的成熟苹果图像数据集，建立数学模型，计算每张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。
4. 问题4：估计苹果质量
根据附件1提供的成熟苹果图像数据集，以图像左下角为坐标原点，计算每张图像中苹果的二维面积，估计苹果的质量，并绘制附件1中所有苹果质量分布的直方图。
5. 问题5：苹果识别
根据附件2提供的采摘水果图像数据集，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中所有苹果图像的ID号分布直方图。

🎉3 参考文献

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🌈4 代码、思路实现