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创建于：2025-08-23
基于脉冲耦合神经网络和遗传Elman神经网络的苹果识别算法（PCNN-GA-Elman）
￥99.00
| 使用环境 |
在苹果采摘机器人作业场景中，使用相机在果园自然光照条件下拍摄苹果图像，相机镜头距离苹果一定距离，平行于苹果拍摄，图像分辨率为480×480像素。该算法适用于不同光照条件、不同遮挡情况下的苹果识别场景，可处理因拍摄条件不同导致的图像质量差异。 |
| 使用对象 |
苹果果实，包括单个未遮挡苹果、重叠苹果以及被枝叶遮挡的苹果。 |
| 使用目的 |
提高苹果采摘机器人的采摘效率，通过准确识别苹果果实，减少人工干预，提高采摘自动化程度，降低劳动成本。 |
| 输入数据 |
苹果图像帧 |
| 输出数据 |
苹果果实的识别结果，包括果实的位置坐标、果实的类别（单个未遮挡苹果、重叠苹果、被遮挡苹果） |
| 硬件配置 |
CPU：Intel Core2 Duo E7300 2.66 GHz；内存：1.99 GB；显卡：Intel G33/G31；摄像头：AFT-0814MP（Vision Electronics Co., Ltd），焦距8 mm，视场角54°，最近物距0.15 m，拍摄距离在50 - 200 cm之间。 |
| 样本获取 |
在实际果园现场，以不同角度、距离、光照条件拍摄苹果图像，获取400张样本图像，其中320张用于训练集，80张用于测试集。 |
| 测试结果 |
对测试集进行全面的高难度测试，成功识别179个样本，错误率为1.89%，总识别率为94.88%。 |
| 执行速度 |
识别速度约2.2ms/次 |
| 资源消耗 |
针对上述硬件配置，运行算法时，CPU平均占用率约为30%-40%，内存使用占比约30%-40%。 |
| 源码类型 |
Matlab版本源码 |
| 文件大小 |
算法程序文件112KB。 |
| 相关备注 |
本算法基于脉冲耦合神经网络（PCNN）进行苹果图像分割，并结合遗传Elman神经网络进行苹果果实识别，有效提高了苹果识别的准确率和效率，尤其在处理重叠苹果和被遮挡苹果时表现出色，具有较高的实用性和工程应用价值。 |
