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基于改进YOLOv8n-pose的轻量化牛体尺自动测量方法 被引量：1
1
作者 陈相学 郭小燕 +1 位作者 李艳梅 刘畅 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第6期1464-1475,共12页
[目的]牛体尺测量是牛生长发育评估和育种选择的重要步骤。然而传统的人工测量牛体尺的方法费时费力,且容易引起牛的应激反应。为了准确高效、低成本地测量牛育种所需的体尺数据,本研究设计了一种轻量化牛体尺自动测量方法。[方法]基于... [目的]牛体尺测量是牛生长发育评估和育种选择的重要步骤。然而传统的人工测量牛体尺的方法费时费力,且容易引起牛的应激反应。为了准确高效、低成本地测量牛育种所需的体尺数据,本研究设计了一种轻量化牛体尺自动测量方法。[方法]基于牛侧面体尺数据集,提出了一种基于改进YOLOv8n-pose的关键点检测模型,在原基础上引入空间深度转换卷积(space-to-depth convolution,SPD-Conv)模块、CSPPC(cross-stage partial networks and partial convolution)模块和SPPELAN(spatial pyramid pyramid ensemble for lightweight networks)池化模块。利用改进模型自动获取牛身体的鬐甲最高点、前肢地面点、胸基点、鬐甲后缘点、腹底点、腰椎点、十字部点、肩端前缘点、坐骨结节后缘点、前肢左点和前肢右点11个关键点位置。根据坐标转换与体尺公式自动测量出体高、胸深、腹深、十字部高、尻长、体斜长和管围7项牛体尺数据。[结果]在采集的61头牛体尺数据集上进行试验,试验结果表明本文提出的改进模型测量出的牛体尺数据平均相对误差为6.2%,与原模型相比,参数量降低43.8%,计算量下降34.1%,模型尺寸降低41.3%,在保证模型精度的同时提高了轻量化程度。[结论]本研究满足了准确高效、全面与低成本的自动测量牛体尺要求,为牛选育提供了一种新的有效测量方案。 展开更多
关键词 牛体尺测量 牛选育 关键点检测 轻量化模型 YOLOv8n-pose
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基于双目视觉与改进YOLOv7-Pose模型的城市轨道交通碳滑板厚度测量
2
作者 吉凯锋 郭燕辉 +1 位作者 马瀛淏 孙强 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第12期142-148,共7页
[目的]随着城市轨道交通的快速发展,受流系统的安全性问题日益突出,其中靴轨受流系统作为第三轨供电的核心方式,其关键部件集电靴碳滑板在长期摩擦中产生的非均匀磨耗,会导致接触电阻增大、电弧放电等问题,严重时可引发供电中断事故,因... [目的]随着城市轨道交通的快速发展,受流系统的安全性问题日益突出,其中靴轨受流系统作为第三轨供电的核心方式,其关键部件集电靴碳滑板在长期摩擦中产生的非均匀磨耗,会导致接触电阻增大、电弧放电等问题,严重时可引发供电中断事故,因此须对集电靴碳滑板厚度测量问题进行深入研究。[方法]提出了一种基于双目视觉和改进YOLOv7-Pose模型的集电靴碳滑板厚度测量方法,通过构建网格化标注的数据集,确保在磨耗不均匀的情况下可捕捉最小的厚度位置。训练了融合CBAM(卷积块注意力模块)注意力机制的YOLOv7-Pose模型,精准定位了左目图像中碳滑板上下边缘关键点。结合RAFT-Stereo生成的视差图,利用极线约束匹配右目对应点;结合照相机参数,通过三维坐标转换计算欧氏距离得出集电靴碳滑板的厚度。[结果及结论]改进的YOLOv7-Pose模型通过嵌入CBAM注意力机制,在复杂环境下关键点检测时重叠度阈值为50%~95%的平均精度达到了94.5%,较原YOLOv7-Pose模型提升了0.5%,结合双目视觉系统实现了0.8 mm±0.3 mm的碳滑板厚度测量误差。 展开更多
关键词 城市轨道交通 供电 双目视觉 YOLOv7-pose模型 碳滑板厚度
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基于RTMPose和PatchTST的帕金森病和特发性震颤的视频鉴别诊断研究
3
作者 彭宇盟 于金泽 +4 位作者 潘隆盛 曾梓敬 袁田 时颖 张政波 《解放军医学院学报》 2025年第7期638-645,共8页
背景帕金森病(Parkinson's disease,PD)与特发性震颤(essential tremor,ET)临床表现相似,当前诊断依赖神经科医师主观量表评估,耗时长且一致性有限。目的 开发一种基于视频分析的智能分类模型,结合深度学习实现PD与ET的高效自动鉴别... 背景帕金森病(Parkinson's disease,PD)与特发性震颤(essential tremor,ET)临床表现相似,当前诊断依赖神经科医师主观量表评估,耗时长且一致性有限。目的 开发一种基于视频分析的智能分类模型,结合深度学习实现PD与ET的高效自动鉴别,为无创诊断提供新思路。方法 纳入2021年11月—2024年1月解放军总医院门诊14例PD患者与63例ET患者,采集其执行3种标准化上肢运动任务(手指指鼻、翻手掌、握拳张开)的1 136段视频。基于MMPose框架的RTMPose模型提取手腕及手指关键点坐标序列,计算位移、速度及加速度等运动学特征,构建包含时空轨迹与统计学特征数据集。以Transformer架构建立PatchTST模型(输入特征序列按时间窗口分块处理,融合全局注意力机制),并与逻辑回归、XGBoost、随机森林、支持向量机、Informer及长短期记忆网络进行对比。结果 PatchTST模型在融合关键点坐标与运动学特征时的平均模型性能最优,其在手指指鼻任务中的准确度最佳(AUC=0.957),3种运动任务的平均AUC达到了0.897。在全部21种模型组合中,仅纳入运动学特征的LSTM模型性能最差,3种运动任务的平均AUC仅为0.691。结论 基于视频的PD与ET智能鉴别诊断方法依托人体姿态估计与深度学习技术,能够高精度、高效率实现无接触的远程诊断,为运动障碍疾病的早期诊断和管理提供参考。 展开更多
关键词 帕金森病 特发性震颤 视频诊断 人体姿态估计 深度学习 Transformer模型 远程医疗
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基于改进YOLOv8n-pose垄作草莓多阶段关键点检测方法
4
作者 戴硕 王震鲁 +2 位作者 白涛 李想 张海峰 《新疆农业科学》 北大核心 2025年第10期2550-2562,共13页
目的准确识别定位不同成熟阶段草莓的采摘点,是采摘机器人实现无损采摘和疏果的关键。方法针对垄作环境下草莓存在复杂背景、大小尺度不一和遮挡情况导致模型精度低的问题,提出基于改进YOLOv8n-Pose垄作草莓多阶段关键点检测方法,在主... 目的准确识别定位不同成熟阶段草莓的采摘点,是采摘机器人实现无损采摘和疏果的关键。方法针对垄作环境下草莓存在复杂背景、大小尺度不一和遮挡情况导致模型精度低的问题,提出基于改进YOLOv8n-Pose垄作草莓多阶段关键点检测方法,在主干网络中引入MSCA注意力模块,增强关键点检测准确性;使用BiFPN加权双向特征金字塔网络替换原始模型的Neck部分,有效传递和融合多尺度特征信息,并减少模型参数量。在数据方面,构建真实垄作环境草莓关键点检测数据集,并进行数据增强。结果改进模型在自建数据集上的平均检测精度达97%,参数量仅为原始模型的76%,模型大小为4.4 M。结论本文提出的检测方法便于在嵌入式设备上部署,适用于复杂环境下草莓多阶段果实的识别和果柄的关键点检测。 展开更多
关键词 垄作草莓 YOLOv8n-pose 关键点检测 多阶段检测 平均精确率 模型消融实验
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基于视觉检测及面向边缘计算的液压支架姿态模型研究
5
作者 解盘石 邢军军 +1 位作者 段思宇 李国欣 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期107-119,共13页
目的液压支架稳定性控制是大倾角煤层开采所面临的主要技术难题,受地质条件和采场环境变化影响,支架易处于非稳定的工作状态。方法采用改进的YOLOv11n-Pose算法训练支架姿态检测模型,实现支架整体姿态检测。为满足模型轻量化需求,在算... 目的液压支架稳定性控制是大倾角煤层开采所面临的主要技术难题,受地质条件和采场环境变化影响,支架易处于非稳定的工作状态。方法采用改进的YOLOv11n-Pose算法训练支架姿态检测模型,实现支架整体姿态检测。为满足模型轻量化需求,在算法的主干层引入GhostNet网络结构和RepConv模块;设计C3k2-RVB-EMA注意力机制模块增加模型的鲁棒性;为提高模型的整体精度与收敛效率,对比常用的损失函数CIoU,GIoU,DIoU,EIoU,SIoU和WIoU,选择WIoU为该模型的损失函数。基于双目视觉模型和坐标转换关系,实现对支架支撑高度、顶梁俯仰角及底座偏转角的数据测量。结果结果表明,模型采用轻量化设计,比YOLOv11n-Pose算法模型体积减少30.26%;采用C3k2-RVB-EMA注意力机制模块和WIoU损失函数,模型准确率提升1.7%;改进算法模型生成的支架姿态曲线、关键点位置和输出的置信度数值均优于现存算法模型;在支架姿态测量实验中,所提模型测量结果最大相对误差在5.52%以内。将所提模型部署至边缘计算设备平台上,其参数量、计算量、体积和推理时间均优于常用模型。结论改进算法模型用于大倾角煤层支架整体姿态检测,展现出较高的准确性和鲁棒性;同时将模型部署至边缘计算设备上,实现了高效推理,有效兼顾了检测精度与轻量化部署需求,为大倾角煤层液压支架姿态检测提供了可行技术路径。 展开更多
关键词 液压支架 姿态检测 YOLOv11n-pose 轻量化模型 模型部署
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DEHPR:基于扩散模型的端到端手部姿态重建网络
6
作者 廖国琼 黄龙杰 +2 位作者 李清新 张家俊 陈柯帆 《系统仿真学报》 北大核心 2026年第1期174-188,共15页
针对传统方法如卷积神经网络(CNN)和Transformer在处理复杂场景的手部姿态重建任务时存在对大规模标注数据依赖性强、泛化能力不足等问题,提出了基于扩散模型的端到端手部姿态重建网络(diffusion-based end-to-end hand pose reconstruc... 针对传统方法如卷积神经网络(CNN)和Transformer在处理复杂场景的手部姿态重建任务时存在对大规模标注数据依赖性强、泛化能力不足等问题,提出了基于扩散模型的端到端手部姿态重建网络(diffusion-based end-to-end hand pose reconstruction network,DEHPR)。DEHPR通过引入扩散模型直接生成3D姿态假设并进行细化的策略,降低2D-to-3D建模方式导致的空间不确定性,引入端到端模型对多个3D姿态假设进行重投影选取最优关节点,最终生成预测的手部姿态。分别在HO3D V2数据集、DexYCB数据集以及FreiHand数据集上对所提出网络进行性能评估实验,结果表明,DEHPR性能效果优于现有方法,有效降低了对大规模标注数据的依赖性和单RGB图像2D-to-3D间接模型的不确定性,提升了手部姿态重建的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 扩散模型 端到端 手部姿态 手部遮挡 姿态重建
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陨坑视觉导航的位姿估计误差建模
7
作者 黄建斌 何云涛 +2 位作者 王安然 李小路 徐立军 《光学精密工程》 北大核心 2026年第3期403-414,共12页
在月球极区着陆探测任务中,基于陨坑视觉导航估计着陆器位姿可以实现高精度着陆定位。为解决陨坑视觉导航中位姿估计误差传递机理不明确、工程实用化参数缺失等关键问题,开展了陨坑视觉导航的位姿估计误差建模研究。通过提出一种基于加... 在月球极区着陆探测任务中,基于陨坑视觉导航估计着陆器位姿可以实现高精度着陆定位。为解决陨坑视觉导航中位姿估计误差传递机理不明确、工程实用化参数缺失等关键问题,开展了陨坑视觉导航的位姿估计误差建模研究。通过提出一种基于加权最小二乘法的位姿误差模型,以估计多种因素影响下的位姿误差。首先,结合陨坑视觉导航位姿估计原理,完成位姿误差溯源分析与基础建模。其次,以重投影误差最小化为目标,构建位姿误差模型。最后,采用加权最小二乘法,完成位姿误差的定量估计。基于月球极区数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)和数字正射影像(Digital Orthophoto Map,DOM)数据,模拟月球着陆器的陨坑视觉导航,开展基于蒙特卡洛仿真的位姿误差估计实验,研究不同误差源和特征参数对位姿误差的影响。实验结果表明,当像素检测误差为5 pixel、陨坑数量为15时,平移误差估计值小于95 m。本文误差模型可实现多因素影响下位姿误差的定量估计,提出的工程参数方案满足月球极区着陆百米级导航精度要求,为陨坑导航方案设计提供了理论基础。 展开更多
关键词 视觉导航 月球极区着陆 位姿估计 误差模型
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一种融合语义图卷积与自注意力机制的三维人体姿态估计方法
8
作者 童立靖 英溢卓 曹楠 《计算机工程与科学》 北大核心 2026年第3期521-530,共10页
针对三维人体姿态估计不易捕捉人体关节序列的全局特征、估计精度不高的问题,提出了一种融合语义图卷积与自注意力机制的三维人体姿态估计方法。首先,为提升从二维人体姿态序列映射到三维人体姿态序列过程中的特征提取效果,在语义图卷... 针对三维人体姿态估计不易捕捉人体关节序列的全局特征、估计精度不高的问题,提出了一种融合语义图卷积与自注意力机制的三维人体姿态估计方法。首先,为提升从二维人体姿态序列映射到三维人体姿态序列过程中的特征提取效果,在语义图卷积网络中融入自注意力机制,进行基于局部特征与全局特征相融合的空间特征提取;其次,对MLP-Mixer网络的通道混合模块加以改进,引入了语义图卷积网络与U型MLP结构进行时序特征的提取;最后,基于二维人体图像的融合特征与提取的时序特征进行三维人体姿态估计。在三维人体姿态估计数据集Human3.6M上进行实验,将所提出的方法与当前主流的三维人体姿态估计方法进行对比,实验结果表明该方法在平均误差指标MPJPE和PA-MPJPE上相比次优方法分别下降约4.5 mm和0.2 mm,实验结果验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 三维人体姿态估计 语义图卷积 MLP-Mixer模型 自注意力机制
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四足机器人机翼盒段内全向自适应姿态控制
9
作者 吴志伟 裴香丽 +3 位作者 段晋军 刘书豪 薛景锋 戴振东 《机械设计与研究》 北大核心 2026年第1期15-24,共10页
机翼盒段作为飞机的重要组成部分,其内部结构的定期检修对飞机的可靠与安全运行至关重要。由于机翼盒段内部空间狭小、结构复杂,传统人工检修面临诸多问题,为此设计了一种可应用于机翼盒段检测的小型窄体四足机器人。然而,机翼盒段底部... 机翼盒段作为飞机的重要组成部分,其内部结构的定期检修对飞机的可靠与安全运行至关重要。由于机翼盒段内部空间狭小、结构复杂,传统人工检修面临诸多问题,为此设计了一种可应用于机翼盒段检测的小型窄体四足机器人。然而,机翼盒段底部的弧形坡面为四足机器人在该环境下的全向运动控制带来了一定挑战。为解决这一问题,改善机器人在弧形坡面上的全向运动稳定性,提出了一种通过动态调整机身位姿以适应二维坡度变化的控制策略。首先,建立了机器人足端位置与姿态角的映射关系,进而分析其位姿调整方法;其次,设计了基于比例-微分控制器的全向自适应姿态稳定控制策略,以提高机器人对弧形坡面的全向自适应能力。最后,进行了位姿调整方法和控制策略的静态实验,并在机翼盒段内部开展了机器人坡面运动实验。结果表明该控制策略能够保证机器人主动适应动态变化的坡面环境,机身姿态角变化不超过±5°,可实现机器人在机翼盒段内部的全向稳定运动,为足式机器人完成机翼盒段内部检修提供有价值的参考。 展开更多
关键词 四足机器人 全向运动 弧形坡面 位姿调整方法 自适应姿态稳定控制策略
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多模态融合与球面采样的层级式位姿估计
10
作者 李欣 况立群 +2 位作者 赵融 韩慧妍 杨晓文 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第2期617-625,共9页
六自由度位姿估计作为三维空间感知的关键技术,广泛应用于机器人抓取、自动驾驶和智能制造等领域。针对RGB-D图像的六自由度估计,如何深度融合RGB图像的语义信息和深度图像的几何信息仍是一大挑战。现有方法大多采用双流网络或特征拼接... 六自由度位姿估计作为三维空间感知的关键技术,广泛应用于机器人抓取、自动驾驶和智能制造等领域。针对RGB-D图像的六自由度估计,如何深度融合RGB图像的语义信息和深度图像的几何信息仍是一大挑战。现有方法大多采用双流网络或特征拼接策略,采用先独立处理各模态数据再融合的策略,但因缺乏跨模态的特征对齐机制,导致语义-几何信息耦合不足,限制了估计精度。为此,提出了一种基于多模态融合与球面采样的位姿估计框架—SpherePose。该方法首先基于Icosphere实现均匀采样,生成多样化初始位姿假设;然后,引入基于多模态特征融合的位姿优化模块,对初始位姿假设进行迭代细化,联合RGB图、深度图和三维坐标图提升位姿估计精度;最后设计具备双重注意力与分层排序机制的位姿评分网络,筛选最优位姿。在BOP基准测试中,所提方法在LineMOD和YCB-Video数据集上的ADD(s)-0.1d和ADD-s AUC指标分别达到99.8%和97.7%,显著优于对比方法,展现出更高的准确性与鲁棒性。综上,整体框架为多模态融合与姿态筛选提供了一种高效且可靠的解决方案,提高了6D位姿估计精度。 展开更多
关键词 六自由度 位姿估计 多模态融合 跨模态特征对齐 注意力机制
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基于改进YOLOv8-Pose的码垛快速识别与抓取点检测 被引量：4
11
作者 郭忠峰 王健鹏 +1 位作者 杨钧麟 杨春源 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第11期125-129,共5页
针对码垛场景中在仓库内对米袋和面袋的识别与抓取点检测的任务,提出了一种基于改进的YOLOv8-Pose的轻量化快速检测算法模型。其基于YOLOv8-Pose,使用若干个ShuffleNetv2模块取代原Darknet主干网络,降低模型大小;添加SimAM注意力机制,... 针对码垛场景中在仓库内对米袋和面袋的识别与抓取点检测的任务,提出了一种基于改进的YOLOv8-Pose的轻量化快速检测算法模型。其基于YOLOv8-Pose,使用若干个ShuffleNetv2模块取代原Darknet主干网络,降低模型大小;添加SimAM注意力机制,提升目标特征提取能力。通过对比实验表明,该模型在不牺牲准确性的前提下可提升模型的识别速度。模型在自制数据集中的平均精度达到了93.7%,检测速度达到了62 fps,优于常见模型。证明该模型能够实现复杂场景下的抓取点识别,且该轻量化模型能够适用于嵌入式硬件,降低设备成本。 展开更多
关键词 抓取点检测 YOLOv8-pose ShuffleNetv2 轻量化网络结构
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基于改进堆叠沙漏网络的人体姿态估计
12
作者 吕超 马歌谣 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第3期948-953,共6页
针对堆叠沙漏网络在复杂场景人体姿态估计任务中存在注意力机制缺失导致语义感知能力弱、固定卷积采样模式导致几何建模能力差、结构冗余影响推理效率问题,设计了一种轻量高效的改进网络架构。该网络采用空间-通道双路径协同注意力模块... 针对堆叠沙漏网络在复杂场景人体姿态估计任务中存在注意力机制缺失导致语义感知能力弱、固定卷积采样模式导致几何建模能力差、结构冗余影响推理效率问题,设计了一种轻量高效的改进网络架构。该网络采用空间-通道双路径协同注意力模块,从空间维度增强关键点感知、抑制背景干扰,同时在通道维度筛选高语义特征,实现多维特征优化;引入多态线性可变形卷积瓶颈模块,通过异构初始采样形状提升对复杂姿态结构的几何建模能力;构建ELA-PCCW沙漏模块,在保持特征完整性的同时显著降低模型复杂度以提升模型推理效率。在MPII与COCO2017两个主流数据集上进行性能评估,结果显示,所提方法在MPII数据集上PCKh@0.5提高2.3个百分点,参数量和计算量分别减少9.1M和6 GFLOPs,在精度与复杂度之间形成良好平衡。对比实验和可视化分析进一步验证了该方法在多种复杂场景人体姿态估计任务中的优越性。 展开更多
关键词 人体姿态估计 堆叠沙漏网络 轻量化模型 注意力机制 线性可变形卷积 几何建模能力 特征融合 模型推理效率
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基于结构引导的人体姿态估计框架
13
作者 涂浚 武港山 王利民 《计算机学报》 北大核心 2026年第4期760-781,共22页
近年来,2D人体姿态估计作为计算机视觉中的基础任务,广泛应用于行为识别、人机交互等领域。尽管基于深度学习的姿态估计方法取得了显著进展,但在多人拥挤、遮挡复杂及低分辨率等实际场景下,现有方法往往面临结构信息利用不足、优化路径... 近年来,2D人体姿态估计作为计算机视觉中的基础任务,广泛应用于行为识别、人机交互等领域。尽管基于深度学习的姿态估计方法取得了显著进展,但在多人拥挤、遮挡复杂及低分辨率等实际场景下,现有方法往往面临结构信息利用不足、优化路径粗糙等问题,导致模型的姿态结构建模能力有限、泛化鲁棒性不强。为此,本文提出了一种基于结构引导的多步优化框架,将姿态估计过程建模为从初始粗略预测逐步优化至结构合理目标的多阶段演化路径。该框架通过显式构造渐变图序列,引导网络在每一步预测中持续融合结构先验信息,并在训练与推理阶段保持结构引导路径的一致性,从而有效提升模型的结构建模能力与预测稳定性。系统性消融实验表明,所提出的渐变图序列和路径一致性设计对于提升关键点定位精度和结构约束能力具有显著效果;参数敏感性分析进一步验证了插值步数与调度策略等可调参数对模型性能的影响。在COCO和CrowdPose等主流数据集上的实验结果表明,本文方法在HRNet-W48骨干网络下、CrowdPose验证集上取得77.6 mAP,超过当前先进方法TransPose-H(76.3 mAP);在COCO验证集256×192分辨率和检测框设定下同样实现了75.6 mAP,与主流Transformer方法持平或更优,验证了本方法在多种复杂场景下的有效性与通用性。 展开更多
关键词 2D人体姿态估计 结构引导 结构建模 渐变图序列 多步优化
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多目视觉下的逆运动学三维人体建模仿真
14
作者 方国宇 李琰泽 +6 位作者 陈凯 赵晓冬 胡子卓 杨明实 武婉晴 王子晨 郭文凯 《系统仿真学报》 北大核心 2026年第1期99-111,共13页
自动驾驶仿真和工业虚拟现实仿真技术中对三维人体建模的准确性和鲁棒性具有较高的需求,现阶段基于关节点进行人体建模存在连续建模抖动、局部扭曲、遮挡适应性差等影响人体模型质量的问题,制约了智能驾驶和数字工厂等实际应用的发展。... 自动驾驶仿真和工业虚拟现实仿真技术中对三维人体建模的准确性和鲁棒性具有较高的需求,现阶段基于关节点进行人体建模存在连续建模抖动、局部扭曲、遮挡适应性差等影响人体模型质量的问题,制约了智能驾驶和数字工厂等实际应用的发展。针对上述问题,提出一种多目视觉下基于向量量化变分自编码器的逆运动学三维人体建模方法,通过梯度下降自动变分方法的联合训练与IK-VQ-VAE(inverse kinematics vector quantised-variational auto encoder)方法相结合,得到了多视角时序融合、遮挡适应且更具鲁棒性的方法,满足更加符合真实人体姿态的需求。在公开数据集Shelf上进行实验,结果显示所提方法的正确部件百分比(PCP)相比近年的优化工作最高提升23.7%,平均提升了8.7%,同时,定性实验分析结果也表明了所提方法对人体3D建模效果优于其他方法。 展开更多
关键词 多目视觉 人体网格恢复 向量量化变分自编码器 三维人体建模 人体姿态
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基于单目相机的轨道交通列车智能视觉定位方法
15
作者 曹咸航 柴铭 +5 位作者 马奇飞扬 武楠 梁嘉磊 朱裕峰 胡小雨 张竣淞 《兵器装备工程学报》 北大核心 2026年第2期211-220,共10页
连续准确定位是保障列车安全高效运行的关键。传统列车定位技术依赖轨旁设备,存在建设维护成本高、列车初始位置难获取等问题,基于视觉感知的列车自主定位技术受到广泛关注。本文中针对双目相机定位中相机姿态矫正困难、易受行车过程中... 连续准确定位是保障列车安全高效运行的关键。传统列车定位技术依赖轨旁设备,存在建设维护成本高、列车初始位置难获取等问题,基于视觉感知的列车自主定位技术受到广泛关注。本文中针对双目相机定位中相机姿态矫正困难、易受行车过程中震动干扰导致目标距离测量偏差过大的问题,提出一种基于单目相机的列车视觉定位方法。以公里标作为视觉信标,设计了一种增强型YOLOv5s-C3Attention-P2目标检测模型,该模型有效提升了对于公里标这类微小目标的检测能力。针对单目相机不具备景深信息的问题,提出基于PnP的视觉测距算法,利用相机姿态角修正视觉信标成像尺寸,实现目标距离的精确计算。针对轨道交通多个典型复杂场景开展实验,结果表明该方法较传统方法对公里标的检测精度提升了4.6%,测距误差稳定在2%~3%。 展开更多
关键词 轨道交通 目标检测模型 视觉定位 相机姿态估计 单目测距
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基于分段建模的肉牛体尺关键点检测轻量化策略
16
作者 曹子卓 郭小燕 +1 位作者 李艳梅 陈相学 《华南农业大学学报》 北大核心 2026年第1期139-149,共11页
【目的】快速、高效、精准测量肉牛体尺,设计一种轻量化肉牛体尺自动测量策略。【方法】基于自建牛只侧面图像数据集,以YOLO11n-pose为基础模型,引入RepGhost模块(重参数化技术)、CoT模块(上下文信息融合)以及SaE模块,提出基于分段建模... 【目的】快速、高效、精准测量肉牛体尺,设计一种轻量化肉牛体尺自动测量策略。【方法】基于自建牛只侧面图像数据集,以YOLO11n-pose为基础模型,引入RepGhost模块(重参数化技术)、CoT模块(上下文信息融合)以及SaE模块,提出基于分段建模的肉牛体尺关键点检测轻量化策略RepGhost-CoT-SaE-YOLO(RCS-YOLO),基于RCS-YOLO获得牛只髻甲最高点、前蹄部地面点、胸基点、鬐甲后缘点、腹部最低点、腰椎点、十字部点、坐骨结节后缘点、肩部前缘点和左前蹄小腿两侧端点11个牛体尺关键点,根据关键点像素值与真实值的坐标转换算法和对应的体尺公式,实现体高、体斜长、胸深、腹深、十字部高、尻长和管围7项体尺参数的自动测量。【结果】在自建数据集上进行试验,相比原基础模型,RCS-YOLO在保证模型精度的同时,参数量、计算量和模型大小分别减少了45.8%、53.6%和43.1%,模型预测关键点与真实标注关键点之间的平均误差为8.2像素,模型测量与人工测量各项参数的整体平均相对误差为3.7%。【结论】RCS-YOLO模型能够快速、高效、低成本地自动测量牛体尺数据,满足牛只育种所需数据测量的需求,适用于肉牛养殖场本地端的实际部署。 展开更多
关键词 肉牛 分段建模 关键点 体尺测量 YOLO11n-pose
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基于胜任力洋葱模型的中医特色的本科老年护理人才岗位胜任力指标体系构建
17
作者 邹婧杰 蔡端颖 +3 位作者 廖晓春 刘秀秀 李缘媛 王云翠 《现代临床护理》 2026年第2期69-78,共10页
目的构建具有中医特色的老年护理人才岗位胜任力的指标体系,为培养、任用、考核老年护理人才提供参考依据。方法基于胜任力洋葱模型,通过文献研究法、半结构式访谈及小组讨论构建指标体系初稿,再经德尔菲法确定终稿。指标体系中各指标... 目的构建具有中医特色的老年护理人才岗位胜任力的指标体系,为培养、任用、考核老年护理人才提供参考依据。方法基于胜任力洋葱模型,通过文献研究法、半结构式访谈及小组讨论构建指标体系初稿,再经德尔菲法确定终稿。指标体系中各指标的权重通过层次分析法确定。结果24名专家参与函询。2轮函询问卷的有效回收率分别为100.00%、95.83%,专家权威系数为0.875,肯德尔和谐系数W分别为0.158、0.170(均P<0.05),各级指标的重要性评分为4.30~5.00,变异系数为0~0.16,满分率为39%~100%,权重为0.04~0.67。最终构建的指标体系包含5项一级指标即专业知识、专业技能、职业技能、职业信念和职业素养,18项二级指标和73项三级指标。结论本研究构建的中医特色老年护理人才岗位胜任力指标体系科学合理、内容全面,能为老年护理人才队伍建设提供规范化考核依据。 展开更多
关键词 岗位胜任力 中医护理 老年护理人才 本科 胜任力洋葱模型 人岗匹配理论 动机理论
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基于单目姿态估计的行人碰撞损伤评估研究
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作者 王美军 孟宇 +2 位作者 郑超 彭晓睿 许焱 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2026年第1期33-39,共7页
为实现交通事故中行人应急姿态的量化损伤评估,该文提出一种基于单目姿态估计的车前行人碰撞损伤评估方法。利用姿态估计算法,从单视角事故图像中提取姿态参数,并通过关节匹配将蒙皮多人线性(SMPL)模型映射至多刚体模型,实现应急姿态的... 为实现交通事故中行人应急姿态的量化损伤评估,该文提出一种基于单目姿态估计的车前行人碰撞损伤评估方法。利用姿态估计算法,从单视角事故图像中提取姿态参数,并通过关节匹配将蒙皮多人线性(SMPL)模型映射至多刚体模型,实现应急姿态的快速重建;结合MADYMO仿真软件,对站立、前倾、下蹲和跑步避让4种典型姿态开展股骨损伤的碰撞仿真。结果表明:该方法在仿真精度上与人工建模一致,4类姿态下的AIS2+与AIS3+损伤风险概率平均差值分别低至-3.5%和-1.22%;该方法提升了姿态建模的自动化与复现性,可为车辆结构优化和行人保护设计提供定量化参考。 展开更多
关键词 应急姿态 姿态估计 蒙皮多人线性(SMPL)模型 多刚体模型 损伤评估
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基于姿态检测与Sugeno模糊推理的速率自适应算法
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作者 夏巍 荣凯 马驻 《光通信技术》 北大核心 2026年第1期42-46,共5页
为解决水下湍流导致光束偏移、通信链路不稳定的问题,提出一种基于姿态检测与Sugeno模糊推理的速率自适应方法。通过MPU9250姿态传感器实时采集设备三维姿态数据,经差值运算得到相对角度偏差,并将其作为模糊控制器的输入变量,依据预设... 为解决水下湍流导致光束偏移、通信链路不稳定的问题,提出一种基于姿态检测与Sugeno模糊推理的速率自适应方法。通过MPU9250姿态传感器实时采集设备三维姿态数据,经差值运算得到相对角度偏差,并将其作为模糊控制器的输入变量,依据预设模糊规则动态匹配最优通信速率等级,实现收发两端速率同步调整。实验结果表明,该方法可在Y、Z轴偏移角度变化时自动切换通信速率(从460800 b/s降至1200 b/s),有效维持链路连通性,显著提升水下可见光通信的可靠性与鲁棒性。 展开更多
关键词 水下可见光通信 通信速率自适应 姿态检测 三维姿态 Sugeno模糊推理模型
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基于机器视觉的碳纤维线环尺寸与姿态估计方法研究
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作者 黄运伟 罗福源 张振华 《制造业自动化》 2026年第3期17-25,共9页
针对大厚度碳纤维穿刺织物连续锁扣过程中,碳纤维线环由于具有尺寸与姿态不确定性导致难以钩取的问题,提出一种基于机器视觉的柔性体尺寸与姿态估计算法。首先在双视角下针对柔性体线环表面无明显纹理难以双目匹配的特点,提出一种改进... 针对大厚度碳纤维穿刺织物连续锁扣过程中,碳纤维线环由于具有尺寸与姿态不确定性导致难以钩取的问题,提出一种基于机器视觉的柔性体尺寸与姿态估计算法。首先在双视角下针对柔性体线环表面无明显纹理难以双目匹配的特点,提出一种改进的空间雕刻法(Space Carving)以获取目标稀疏点云。接着针对柔性体线环具有尺寸不确定性无法使用固定模型进行点云配准的问题,引入柔性体空间曲线参数模型,以稀疏点云为输入,利用LM优化算法迭代求解出空间曲线的参数向量,从而估计出柔性体尺寸与姿态参数。实验证明:改进的空间雕刻算法在视角数量较少的情况下仍能获取较为精确的稀疏点云,通过将所设计的空间曲线模型与稀疏点云进行拟合,能够稳定、准确地完成碳纤维线环的尺寸与姿态估计且精度满足后续自动化钩取工艺的要求。 展开更多
关键词 碳纤维穿刺织物 柔性体 机器视觉 尺寸与姿态估计 空间雕刻法 空间曲线参数模型
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