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用中机器人的硬件条件。
该研究对于提高采摘机器人的柑橘识别能力具有重要意义。首先,通
过改进 YOLOv3-tiny 模型,可以提高机器人的实时性和处理速度,
使其能够快速识别柑橘的位置和数量。其次,将轻量化的柑橘识别方
法应用于采摘机器人中,可以显著减少资源消耗,提高机器人的效率
和稳定性。最重要的是,该研究对农业自动化领域具有示范和推广价
值,可以为农业机器人的发展提供技术支持,为提高农业生产效率和
质量做出贡献。
1.3 研究内容和方法
第一章:引言
本章介绍了研究的背景和意义,首先解释了采摘机器人在农业领域的
重要性和应用价值,并指出柑橘识别是采摘机器人关键的任务之一。
然后介绍了 YOLOv3-tiny 轻量化柑橘识别方法的研究目标和意义,
以及本章后续的内容安排。
第二章:相关技术综述
本章主要回顾了目标检测和计算机视觉的相关技术,包括传统的目标
检测算法和深度学习方法。其中重点介绍了目标检测领域的经典算法
YOLO 和 YOLOv3-tiny。此外,还介绍了柑橘识别相关的研究成果。
第三章:改进 YOLOv3-tiny 的轻量化方法
本章详细阐述了改进 YOLOv3-tiny 的轻量化方法,首先介绍了网络