一种基于深度学习的马铃薯捡拾收获机自适应调控方法

本发明涉及马铃薯收获技术领域，尤其是一种基于深度学习的马铃薯捡拾收获机自适应调控方法，其包括周期性采集捡拾收获机前部地表图像；划分感兴趣区域；识别感兴趣区域内的马铃薯数量和马铃薯流的厚度；采集捡拾收获机的前进速度、输送链转速和待捡拾马铃薯数量；识别马铃薯流厚度是否在允许变动范围内；若不在允许变动范围内，则将前进速度、输送链转速及马铃薯数量输入神经网络，并输出下一时刻的前进速度和输送链转速。本发明基于深度学习算法、神经网络模型及PID控制器，能够自主学习工作环境中的各种关键指标，根据捡拾机前方的马铃薯流厚度及待捡拾马铃薯个数，判断并计算马铃薯捡拾机的前进速度及输送链转速，提高收获效率。