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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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