本文主要是介绍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，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！
亚太A题：采果机器人的图像识别技术
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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。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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