基于改进神经网络下果园自主寻筐模型的研究

果园自主寻筐是指利用先进的技术和装置,让机器或机器人能够在果园中自主地识别、定位和采摘并放入果篮的过程。传统果园自主寻筐模型对于环境变化、光照条件、果篮外观变化等因素的适应能力较弱,容易受到外界干扰影响,导致寻筐任务的稳定性和可靠性不高。该文基于改进的神经网络技术,结合YOLOv4-Tiny目标检测算法进行果筐实时目标检测,并优化数据采集、预处理、模型训练等,模型优化后采用大量实地数据进行验证和测试,评估了模型在不同环境下的稳定性和准确性。试验结果表明,改进的神经网络模型在果园自主寻筐任务中表现出良好的效果,具有较高的寻找准确率和鲁棒性。研究结果旨在为果园智能化管理和机械化作业提供了新的技术支持和理论基础。