36、双目视觉姿态跟踪检测与磨粒流加工工艺研究

双目视觉姿态跟踪检测与磨粒流加工工艺研究

1. 双目视觉姿态跟踪检测算法

双目视觉姿态跟踪检测算法在目标实时跟踪与检测领域具有重要意义。该算法基于深度学习，利用立体深度信息进行法线估计和姿态检测，显著提高了检测精度。

1.1 跟踪算法优势

IOU Tracker 跟踪算法相较于无跟踪算法的情况，能够实现对大多数平面实例的跟踪。通过匹配和关联不同帧中的相同平面实例，可以明显看出该算法的有效性。

1.2 实时性能评估

使用 ZED 双目相机进行姿态跟踪检测时，不同计算设备的实时性能有所不同：
| 计算设备 | 每帧姿态预测平均时间（s） | 实时性能（fps） |
| ---- | ---- | ---- |
| CPU | 0.106 | 9.4 |
| RTX3080 GPU | 0.0368 | 27.2 |

从数据可以看出，使用 GPU 时算法的实时性能能够满足实际需求。

下面是该算法的流程 mermaid 图：

graph LR
    A[第一帧] --> B[跟踪检测]
    B --> C{是否有跟踪检测结果}
    C -- 是 --> D[继续跟踪]
    C -- 否 --> E[无跟踪检测]
    D --> F[输出结果]

2. 磨粒流加工工艺对 QT400 铁微观结构的影响

磨粒流加工工艺是一种将加工零件表面热处理过程集成到加工生产线中的新技术，具有