本文介绍: 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。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。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。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。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。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。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。
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。
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
”、“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
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
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
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。
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
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_45499067/article/details/134567571
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