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申请/专利权人：中国农业大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的串番茄复合采摘方法，包括通过深度相机与YOLOv8目标检测算法对番茄串中单粒番茄进行番茄颜色识别，计算番茄串成熟度；若成熟度大于90％，则进入整串番茄的采摘步骤，通过YOLOv8关键点检测模型获取番茄果梗采摘点图像坐标和深度信息可实现番茄的串采；若成熟度介于50％到90％之间，则进入单粒番茄的采摘步骤，结合关键点检测模型得到的番茄果实中心点信息可实现番茄的粒采；若成熟度小于50％，则不进行采摘。本发明能够实现对番茄的精确检测与定位，根据番茄的成熟度灵活选择采摘策略，为番茄采摘机器人提供多种方案，有效提高采摘效率和准确性，减少未成熟番茄的误采，确保果实的完整性。
主权项：1.一种基于深度学习的串番茄复合采摘方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：采集串番茄图像，并分别针对目标检测模型和关键点检测模型对番茄进行标注以及数据集化分操作；步骤S2：由目标检测模型识别图像中的番茄串矩形框和每串番茄检测目标图像中的单个小番茄，根据番茄果粒的成熟度分为成熟果实、未成熟果实；步骤S3：由关键点检测模型识别图像中的番茄串矩形框和采摘点与关键点；步骤S4：根据步骤S2中番茄串目标检测的结果，判断串番茄的成熟度，若判断成熟度大于或等于第一设定值，则执行步骤S5；若成熟度介于第一设定值和第二设定值之间，则执行步骤S6；若成熟度小于或者等于第二设定值，不做处理；步骤S5：判断检测图像中为成熟的番茄串结合步骤S3的采摘点信息，对串番茄整串采摘；步骤S6：结合步骤S2中目标检测模型中识别的成熟果实和步骤S3的关键点信息，对串番茄单粒采摘。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 基于深度学习的串番茄复合采摘方法
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