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申请/专利权人：苏州烽联柯智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种农业采摘的基于AI视觉的训练方法及训练系统，涉及水果采摘技术领域，包括S1、数据收集；S2、数据预处理；S3、模型选择与设计；S4、模型训练；S5、模型评估与优化；S6、部署应用。该农业采摘的基于AI视觉的训练方法及训练系统，基于深度学习和计算机视觉技术进行AI视觉训练，深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，利用大量的水果图像数据进行模型训练，从而实现对复杂任务的自动化处理，并通过计算机视觉让采摘机器“看见”，以便根据这些信息做出决策或执行相应的操作，实现了将AI视觉训练应用到农业水果采摘中，大大提高了采摘效率、精度和成本效益，减少了采摘过程中的失误和操作不当。
主权项：1.一种农业采摘的基于AI视觉的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集：收集大量、标注好的水果图像数据，所述数据涵盖了不同种类、不同成熟度、不同光照条件下的水果图像；S2、数据预处理：对收集到的图像数据进行预处理，以提高图像质量和模型的训练效果；S3、模型选择与设计：根据任务需求和数据集特性，选择合适的深度学习模型，并调整模型架构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层；S4、模型训练：将预处理后的图像数据输入到模型中，利用深度学习算法对图像数据进行训练，使模型能够学习到水果的特征和分类，所述水果特征至少包括颜色特征、纹理特征、形状特征和大小特征；S5、模型评估与优化：使用测试集对训练好的模型进行评估，分析模型的准确率和泛化能力，根据评估结果对模型进行优化和调整，包括但不限于调整模型参数、增加或减少特征、修改模型结构；S6、部署应用：将训练好的模型部署到实际的水果采摘机器人中，通过AI视觉系统对果园中的水果进行识别和定位，指导机械手臂进行采摘。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州烽联柯智能科技有限公司 一种农业采摘的基于AI视觉的训练方法及训练系统
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