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基于改进RTMPose3D模型的番茄三维关键点估计方法
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作者 王蓬勃 刘宇 +1 位作者 赵胜辉 傅毅凯 《农业机械学报》 北大核心 2026年第5期149-158,共10页
针对温室环境下串番茄枝叶遮挡严重、光照干扰强,导致自动采摘机器人难以稳定获取果实三维位姿的问题,提出了一种改进的串番茄三维关键点估计模型TomatoPose3D。该模型在训练阶段引入RGB图像与三维真值关键点的联合约束,增强结构一致性... 针对温室环境下串番茄枝叶遮挡严重、光照干扰强,导致自动采摘机器人难以稳定获取果实三维位姿的问题,提出了一种改进的串番茄三维关键点估计模型TomatoPose3D。该模型在训练阶段引入RGB图像与三维真值关键点的联合约束,增强结构一致性与泛化能力;在推理阶段,仅输入单幅RGB图像即可端到端回归三维关键点坐标,避免了因点云缺失或稀疏导致的定位失败。改进模型以RTMPose3D为基线,引入全局结构感知模块MobileVit Block与分布感知解码策略(DARK),在保持轻量化的同时提升了定位精度。温室场景对比实验表明,TomatoPose3D的PCK@0.05指标较RTMPose3D和SimpleBaseline3D分别提升5.18、9.98个百分点;在无深度信息辅助下,其定位精度与基于RGB-D投影的方法相当,且鲁棒性更优。此外,模型经TensorRT加速部署于工业级嵌入式平台,端到端推理速度达37 f/s,满足采摘机器人实时空间视觉感知需求。 展开更多
关键词 温室番茄 采摘机器人 三维关键点估计 轻量化网络 rtmpose3D
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RTMPose-MCA:一种改进的瞳孔和眼角点定位模型
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作者 张丁玮 万亚平 +2 位作者 邹刚 罗扬 张璇 《计算机技术与发展》 2025年第4期164-171,共8页
精确定位瞳孔和眼角点有助于准确测量认知障碍评估中的视觉反应时间这一关键指标,由于形状、光照等图像噪声和干扰问题,实现高精度定位仍存在挑战。为此,提出了一种基于改进RTMPose的瞳孔和眼角点定位模型RTMPose-MCA,以进一步提升定位... 精确定位瞳孔和眼角点有助于准确测量认知障碍评估中的视觉反应时间这一关键指标,由于形状、光照等图像噪声和干扰问题,实现高精度定位仍存在挑战。为此,提出了一种基于改进RTMPose的瞳孔和眼角点定位模型RTMPose-MCA,以进一步提升定位的准确性。首先,设计了多尺度融合卷积模块MSFCM替换原模型的第一个卷积模块,增强了对区域细节信息的提取能力。其次,设计了通道方差融合注意力模块CVFAM替换Backbone部分模块,增强了对全局和局部特征的捕捉能力,减弱光照等噪声干扰。最后,设计了空洞融合卷积模块AFCM替代Head中的7×7卷积,减少了参数量。实验结果表明,在BioID和GI4E数据集上,RTMPose-MCA模型在瞳孔和眼角点的定位精度方面优于其他对比算法,平均像素距离误差分别为0.82像素和1.08像素,且模型的参数量处于较低水平。这些结果验证了该模型在复杂环境下能够有效定位瞳孔和眼角点。 展开更多
关键词 瞳孔定位 眼角定位 rtmpose 特征融合 注意力模块
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Mediapipe框架中第三方模型的接入和GPU加速策略的研究
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作者 张钢 袁霆 +2 位作者 肖宁杰 杨鸿凯 杨宗骏 《电脑与电信》 2025年第6期37-41,65,共6页
聚焦Mediapipe框架中第三方模型的高效接入与GPU加速策略优化。Mediapipe作为Google开源的移动端AI框架,凭借其管道架构在移动端实现了低延迟、高精度的实时处理。然而,该框架在支持第三方模型接入方面存在明显不足。针对这一问题,提出... 聚焦Mediapipe框架中第三方模型的高效接入与GPU加速策略优化。Mediapipe作为Google开源的移动端AI框架,凭借其管道架构在移动端实现了低延迟、高精度的实时处理。然而,该框架在支持第三方模型接入方面存在明显不足。针对这一问题,提出了一种创新的模型接入层设计方案,并成功实现了YOLOv11、YOLOv11-Pose和RTMPose三个模型的接入。在GPU加速策略方面,本研究从模型推理参数优化和推理结果解析两个方面进行了探讨,提出了一套完整的性能优化方案。实验结果表明,在Android平台上,该接入方案在模型运行效率方面取得了显著提升,同时保持了良好的部署便捷性。 展开更多
关键词 Mediapipe YOLOv11 rtmpose 移动端AI TfLite
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猪胴体骨骼关键点检测和映射方法研究
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作者 牟晋卓 赵宏剑 +2 位作者 田成花 贾沛 张皓 《制造业自动化》 2025年第7期165-173,共9页
针对肉品分割“效率低、损耗多、易污染、无溯源”等行业共性难题,聚焦肉品自主分割需求,提出了一种基于机器视觉与深度学习的猪胴体骨骼关键点检测和映射方法。首先,在食品厂分割车间的流水线上采集实时图像制作数据集;再使用Faster-Rc... 针对肉品分割“效率低、损耗多、易污染、无溯源”等行业共性难题,聚焦肉品自主分割需求,提出了一种基于机器视觉与深度学习的猪胴体骨骼关键点检测和映射方法。首先,在食品厂分割车间的流水线上采集实时图像制作数据集;再使用Faster-Rcnn+RTMPose模型对猪胴体的X光图进行关键点检测;其次,匹配猪腿轮廓计算出透视变化矩阵,将X光图上的关键点映射到对应的RGB-D图上,获取到对应关键点的深度信息;最后,依据实际人工分割经验和关键点位置信息规划出切割路径,传输到机械臂中完成相应的分割操作。通过实验论证,该方法模型的AP50,AP75指标分别达到了100%和92.79%,AR50,AR75指标分别达到了100%和94.74%,PCK指标达到了94.46%,检测速度为280 ms,证实了方法的有效性,对构建猪胴体分割自动化产线具备一定的参考价值和工程价值。 展开更多
关键词 自动化分割 关键点检测 透视变换 Faster-Rcnn+rtmpose PCK
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