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Técnicas de detección y reconocimiento de objetos basadas en procesamiento de imágenes digitales y aprendizaje automático tradicional para robots de cosecha de frutas y verduras: una visión general y revisión

Autores: Xiao, Feng; Wang, Haibin; Li, Yaoxiang; Cao, Ying; Lv, Xiaomeng; Xu, Guangfei

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Técnicas de detección y reconocimiento de objetos basadas en procesamiento de imágenes digitales y aprendizaje automático tradicional para robots de cosecha de frutas y verduras: una visión general y revisión


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Precisión
Velocidad
Robustez
Detección de objetos
Reconocimiento
Robots para la recolección de frutas y verduras

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La precisión, velocidad y robustez de la detección y reconocimiento de objetos están directamente relacionadas con la eficiencia, calidad y velocidad de los robots recolectores de frutas y verduras. Con el fin de explorar el estado de desarrollo de las técnicas de detección y reconocimiento de objetos para robots recolectores de frutas y verduras basados en el procesamiento de imágenes digitales y el aprendizaje automático tradicional, este artículo resume y analiza algunos métodos representativos. Este artículo también muestra los desafíos actuales y los posibles desarrollos futuros. Este trabajo tiene como objetivo proporcionar una referencia para futuras investigaciones sobre técnicas de detección y reconocimiento de objetos para robots recolectores de frutas y verduras basados en el procesamiento de imágenes digitales y el aprendizaje automático tradicional.

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