一种基于实时多任务融合算法的自然生长苹果三维姿态识别方法

本发明公开了一种基于实时多任务融合算法的自然生长苹果三维姿态识别方法，该方法通过深度相机获取对齐的RGB‑D图像，结合图像增强技术构建数据集，并采用多任务深度学习框架同步训练分类、分割和关键点检测模型；通过分类模型判别苹果轮廓形态，分别采用凸包算法与弧邻接矩阵椭圆检测算法进行轮廓拟合；融合二维质心定位与三维点云分析技术，结合果梗花萼关键点检测结果，实现三维果轴方向的双模态计算。本发明有效解决了复杂自然环境下苹果姿态识别的精度问题，三维点云去噪与特征值分析技术显著提升了抗干扰能力，为自动化采摘和生长监测提供了可靠的技术支撑。