摘要： 蘋果采摘機(jī)器人依賴于精準(zhǔn)的蘋果目標(biāo)檢測(cè)來達(dá)到智能采摘。然而蘋果數(shù)量、光照強(qiáng)度、生長(zhǎng)階段等條件使得蘋果檢測(cè)變得復(fù)雜，為此以蘋果為試材，采用基于YOLOv3(You Only Look Once version 3)的目標(biāo)檢測(cè)方法，研究了不同場(chǎng)景下的蘋果目標(biāo)檢測(cè)效果。針對(duì)蘋果的外形特征，調(diào)整了YOLOv3的錨點(diǎn)尺寸以優(yōu)化蘋果在不同尺度上的變化。為了驗(yàn)證模型有效性，試驗(yàn)以蘋果數(shù)量、拍... （共10頁）