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摘要
摘要
农业智能机器人作为“十四五”规划的重点之一,是解决人口老龄化和农业
劳动力不足的关键。然而,农业环境为室外非结构化场景,存在特征变化多和遮
挡稠密问题,给机器人采摘的目标检测和多目标跟踪任务带来诸多挑战。本文旨
在利用计算机视觉、深度学习和领域自适应方法,对机器人采摘中的目标检测和
多目标跟踪方法进行研究。
1.农业场景特征变化多,如光照变化和农作物的生长变化。这往往导致基于
深度学习的目标检测模型,其训练集样本特征分布和测试场
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