低内存多视角立体模型

0.13秒出深度图

面向嵌入式采摘设备的低内存高效深度估计网络，可精确重建果树树枝三维结构。

Wan, Hao · Zeng, Xilei · Fan Z. · Chen, Qinhu · Ke, Zhang · Han, Zhang

Computers and Electronics in Agriculture 2025

参数信息

推理时间

0.13 s

推理内存占用

2824 MB

重建距离均值

0.0292 mm

重建距离方差

0.0187 mm²

技术优势

推理快 0.13 秒

自适应深度重采样嵌入迭代式由粗到精的深度回归架构，在 1152×864 分辨率下单张深度图仅需 0.13 秒，实时性满足移动采摘需求。

内存只需 2824 MB

基于可学习 patch 的架构配合自适应深度重采样，将单张深度图的推理内存占用降到 2824 MB，适合嵌入式设备部署。

重建精度够用

在苹果树上微调后，重建枝条点与参考点的距离均值仅 0.0292 mm，方差 0.0187 mm²，为机械臂动作规划提供可靠几何信息。

应用场景

• 采摘机器人视觉：用 0.13 秒深度图实时指导采摘机械臂避开枝条。
• 农业机器人导航：低内存重建三维枝条结构，辅助机器人在树冠中规划路径。
• 果树三维重建：为苹果树提供亚毫米级枝条几何，支撑农艺分析。
• 嵌入式移动设备：2824 MB 内存占用让模型能跑在移动嵌入式设备上。