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RTMPose-MCA:一种改进的瞳孔和眼角点定位模型
1
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。
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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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职称材料
Mediapipe框架中第三方模型的接入和GPU加速策略的研究
2
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。
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关键词
Mediapipe
YOLOv11
rtmpose
移动端AI
TfLite
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职称材料
猪胴体骨骼关键点检测和映射方法研究
3
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。
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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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职称材料
题名
RTMPose-MCA:一种改进的瞳孔和眼角点定位模型
1
作者
张丁玮
万亚平
邹刚
罗扬
张璇
机构
南华大学计算机学院
湖南中科助英智能科技研究院
中南大学湘雅医院
出处
《计算机技术与发展》
2025年第4期164-171,共8页
基金
湖南省自然科学基金(2024JJ7428)。
文摘
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。
关键词
瞳孔定位
眼角定位
rtmpose
特征融合
注意力模块
Keywords
pupil localization
eye corner localization
rtmpose
feature fusion
attention module
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
Mediapipe框架中第三方模型的接入和GPU加速策略的研究
2
作者
张钢
袁霆
肖宁杰
杨鸿凯
杨宗骏
机构
广东工业大学自动化学院
出处
《电脑与电信》
2025年第6期37-41,65,共6页
基金
国家自然科学基金项目,项目编号:81373883
2025年大学生创新训练项目,项目编号:xj2025118450147。
文摘
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。
关键词
Mediapipe
YOLOv11
rtmpose
移动端AI
TfLite
Keywords
Mediapipe
YOLOv11
rtmpose
mobile AI
TfLite
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
猪胴体骨骼关键点检测和映射方法研究
3
作者
牟晋卓
赵宏剑
田成花
贾沛
张皓
机构
北京机械工业自动化研究所有限公司
出处
《制造业自动化》
2025年第7期165-173,共9页
基金
国家重点研发计划(2019YFB1311003)。
文摘
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。
关键词
自动化分割
关键点检测
透视变换
Faster-Rcnn+
rtmpose
PCK
Keywords
automated segmentation
keypoint detection
perspective transformation
Faster-Rcnn+
rtmpose
PCK
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RTMPose-MCA:一种改进的瞳孔和眼角点定位模型
张丁玮
万亚平
邹刚
罗扬
张璇
《计算机技术与发展》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
Mediapipe框架中第三方模型的接入和GPU加速策略的研究
张钢
袁霆
肖宁杰
杨鸿凯
杨宗骏
《电脑与电信》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
猪胴体骨骼关键点检测和映射方法研究
牟晋卓
赵宏剑
田成花
贾沛
张皓
《制造业自动化》
2025
0
在线阅读
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职称材料
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