La línea de límite de la cosecha de trigo es información de referencia vital para el seguimiento del camino de una cosechadora combinada que conduce de forma autónoma. Sin embargo, factores desfavorables, como un entorno de luz complejo, sombra de árboles, malezas e interferencia del color de los rastrojos de trigo en el campo, dificultan la identificación precisa y rápida de la línea de límite de la cosecha de trigo. Por lo tanto, este documento propone un modelo de reconocimiento de la línea de límite de la cosecha de trigo basado en el marco de red MV3_DeepLabV3+, que puede completar la identificación de manera rápida y precisa en entornos complejos. El modelo utiliza MobileNetV3_Large como red principal y la función de activación LeakyReLU para evitar el problema de muerte neuronal. La convolución separable en profundidad se introduce en el Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) para reducir la complejidad de los parámetros de red. El método de ajuste de curva B-spline cúbica extrae la línea de límite de la cosecha de trigo. Se construyó un prototipo de cosechadora para el reconocimiento de la línea de límite de la cosecha de trigo y se realizaron pruebas de campo. Los resultados de las pruebas muestran que el modelo de reconocimiento de la línea de límite de la cosecha de trigo propuesto en este documento logra una precisión de segmentación del 98.04% para regiones de trigo no cosechado en entornos complejos, con un IoU del 95.02%. Cuando la cosechadora combinada viaja a 0-1.5 m/s, la velocidad normal de operación, el tiempo de procesamiento promedio y el error de píxeles para una sola imagen son de 0.15 s y 7.3 píxeles, respectivamente. Este método podría lograr una alta precisión de reconocimiento y una rápida velocidad de reconocimiento. Este documento proporciona una referencia práctica para la operación de cosecha autónoma de una cosechadora combinada.