28、基于深度学习的香梨目标识别与定位研究

基于深度学习的香梨目标识别与定位研究

1. 引言

在人工智能技术飞速发展的当下，其相关理论和技术被广泛应用于各个领域，不仅推动了社会经济的发展，还营造了数字化、智能化的社会环境。在农业领域，传统人工采摘方式已难以满足需求，不仅存在人员和财产安全隐患，而且采摘的时间成本过高。因此，在人工智能发展的趋势下，对采摘机器的研究显得尤为重要。

中国虽然地域资源丰富，但由于人口增长迅速、农业生产基础设施薄弱、科技发展水平落后、农业产业结构单一以及生产效率低下等问题，导致农村劳动力大量外流，加剧了农田抛荒现象，还引发了诸如留守老人和儿童等社会问题。为应对这一现状，中国学者提出全面渗透和应用人工智能技术，打造与新时代发展相契合的智慧农业，这不仅能为农业带来更多发展机遇，还能吸引企业、社会机构和优秀人才参与农业经济建设。

目前，农业建设和发展主要分为以下几类：
- 绿色农业 ：将农业与生态环境相结合，实现协调发展和可持续发展目标。
- 优化现代农业建设技术水平 ：以生物物理因素为操作对象，既能提高农业产量，又能减少农药化学品对生态环境的负面影响，最终借助前沿技术实现自动化和机械化目标。

如今，基于深度学习的目标检测算法最为常见，主要分为两类：
- 以候选区域为检测中心 ：通过检测算法生成一系列候选框，将其作为检测样本，再利用卷积神经网络对样本进行高效分类。
- 端到端目标检测 ：将目标检测转化为回归问题，不生成候选区域。从实际应用角度看，这两种方法原理不同，应用性能也有所差异，前者更准确，