本文主要是介绍2023亚太杯数学建模A题思路分析 - 采果机器人的图像识别技术，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1 赛题
问题A 采果机器人的图像识别技术
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：
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。
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。
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。
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。
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。
附件：
附件。请下载到网站： https://share。魏云。com/T6FKbjLf
附件1：
该文件夹包含200张可收获苹果的图片，每张图片的大小为270 * 180像素。附件1
的部分屏幕截图如下：
附件2：
该文件夹包含20705张已知标签和分类的不同收获水果的图像，每张图像的大小为
270 * 180像素。附件2的部分屏幕截图如下：
苹果数据集：
卡兰博拉斯的数据集：
梨的数据集：
李子数据集：
番茄数据集：
附件3：
该文件夹包含20705张不同收获果实的图像，其标签和分类未知，每张图像的大小
为270 * 180像素。附件3的部分屏幕截图如下：
2 思路更新
数据准备
跑模型首先得有数据集，或者自己标注数据(A君会提供数据集给大家)
训练结果
识别结果
第二问，最后把检测到的苹果目标中心点汇集起来，用python画图就行
A题思路更新，大家注意一个问题，题目给的数据并不是可以直接用来做苹果目标检测训练的数据，训练数据得自己标注或者找数据集，题目的算是验证数据，基础差的同学容易混淆这点，A君上传了目标检测数据给大家使用。
第二次更新：详细思路全更新
1 2 问我们做出了苹果端到端目标检测，但是我们无法分辨好苹果还是烂苹果。所以这一步我们需要做一个苹果图像的特征提取器，提取了特征之后，只要对特征进行分类就能识别好苹果还是烂苹果。
这时候我们需要把目标检测的结果保存到本地，手动的分类出好苹果和差苹果，或者你想细分，分成N个类别都可以。
接下来，选择一深度学习特征提取网络，这里A君推荐大家使用vgg16, 或者MobileNet网络。
完整内容放在文档中，自取即可
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