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La posición del ciclo de crecimiento de la manzana juega un papel muy importante en predecir el desarrollo de las manzanas y guiar a los agricultores frutales en las operaciones agrícolas. El método tradicional de posicionar manualmente el ciclo de crecimiento de la manzana tiene problemas como la baja eficiencia y la baja precisión. El reconocimiento de patrones brinda apoyo para la posición continua y rápida durante el proceso de crecimiento de la manzana. Bajo las condiciones naturales del huerto, debido a las grandes diferencias en los colores individuales de las manzanas durante el proceso de crecimiento y la influencia de factores como los cambios de luz, las imágenes de las manzanas fotografiadas son más complejas, lo que trae ciertas dificultades a la segmentación y reconocimiento de las manzanas. En este documento, se utiliza el reconocimiento de patrones para identificar y extraer automáticamente las etapas de crecimiento de las manzanas, se estudia un algoritmo de segmentación de color basado en la intensidad de tono (HI) basado en un modelo de distribución gaussiano basado en el conocimiento previo, y luego se utiliza un modelo de forma activa (ASM) para identificar cada período de crecimiento de la manzana basado en el reconocimiento de patrones. Después de una serie de verificaciones experimentales, el método de identificación automática basado en ASM propuesto en este documento es factible y puede identificar los diversos períodos de crecimiento de las manzanas, sirviendo así a la producción mecanizada de manzanas.
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