基于多模型融合与定制标签的物体距离角度联合估计算法研究

为解决物体检测中距离和角度信息精确估计的难题，研究人员提出了一种结合定制标签与多模型融合的两阶段算法。该研究采用Faster R-CNN+ResNet50和CenterNet+ResNet50双模型协同检测标签组件，并通过MLP网络实现高精度预测，实验显示其平均有效测量率达86.72%，R2 达0.983，处理时间仅0.2秒，为自动驾驶、工业自动化等场景提供了实时可靠的位姿估计方案。

　　

在计算机视觉领域，物体检测技术已通过深度学习取得显著进展，但如何同步获取物体的精确距离和角度信息仍是自动驾驶、工业机器人和遥感监测等应用的核心挑战。传统方法往往依赖昂贵的深度相机或激光雷达（LiDAR），而基于单目RGB摄像头的解决方案常因视角变化和距离衰减导致精度不足。针对这一技术瓶颈，一项发表在《Engineering Science and Technology, an International Journal》的研究提出了一种创新性的多模型融合算法，通过定制化标签设计和两阶段处理框架实现了高精度、低成本的位姿估计。

研究团队首先设计了一个9.5×9.5 cm²
的定制标签，包含四个独特视觉图案（A/B/C/D类）。算法采用双阶段架构：第一阶段通过Faster R-CNN+ResNet50模型定位标签区域并划定感兴趣区域（ROI），再利用CenterNet+ResNet50模型检测子组件；第二阶段将获取的坐标信息输入三层MLP网络（1024-512-256神经元），通过计算组件间三角关系预测距离和角度。关键技术包括基于COCO数据集预训练的模型迁移学习、数据增强（0-359°旋转生成4320张图像）以及基于皮尔逊相关系数的特征筛选（保留ABs/ACh等7个高相关变量）。

3.1 物体检测算法比较
研究对比了锚框（anchor-based）和无锚框（anchor-free）两类方法，最终选择Faster R-CNN+ResNet50（训练损失0.0183）和CenterNet+ResNet50（检测速度44ms）的组合。实验显示，在40-150cm距离范围内，加入ROI机制使子组件检测置信度平均提升49.5%-113.2%，其中Object B/C的改进尤为显著。

3.4.2 距离角度估计
通过构建包含3240张样本的数据集，MLP模型在测试集上达到R²
=0.983，MSE=0.001。消融实验表明，ReLU激活函数性能最优（较Tanh高8.7%准确率），而增加网络深度（如四层MLP）并未带来显著增益。

4. 实验结果
在四种真实场景测试中，系统平均有效测量率达86.72%，较单模型基线提升48.05%。特别在室外复杂光照下，距离估计误差保持在3.4cm以内，角度误差<1.1°。时间分析显示，单帧处理耗时约0.2秒，其中模型推理占68.5%（Faster R-CNN 93ms，CenterNet 44ms）。

5. 讨论与结论
该研究的核心突破在于通过定制标签几何特征与多模型协作，实现了仅用RGB相机的精准位姿估计。相比需要深度传感器的传统方案，该系统硬件成本降低80%以上。未来通过优化标签图案多样性（如增加抗遮挡设计）和扩展训练数据视角范围，可进一步提升算法鲁棒性。这项技术为移动机器人导航、智能仓储等场景提供了可扩展的视觉感知框架，其模块化设计也支持扩展至其他参数（如尺寸、三维姿态）的联合估计。