基于 YOLO 的竞赛物资箱识别与单目平面定位研究

这是 GSing 战队视觉组的 SRTP 项目，围绕竞赛视觉识别与定位开展科研训练。

面向工具箱、仪器箱、食品箱和药品箱，使用 YOLO Pose 识别箱体类别与顶面四角，再通过固定相机标定将图像位置映射为平面坐标。项目由视觉组开展，以摄像头演示、离线测试与桌面定位实验验收。

队内负责人：黄益鹏（视觉组组长）、谭小栩（视觉组成员）

01 / RESEARCH

我们将完成什么

采集不同光照、距离、旋转、遮挡及多箱共存的图像，标注类别、检测框、顶面四角与可见性，按采集场次划分训练、验证、测试集。

训练四类箱体识别与四角预测模型，记录参数和版本，比较输入分辨率与数据增强，评估精确率、召回率、mAP50 和角点误差。

标定相机内参与畸变，用四角对角线交点确定中心，比较像素比例与校正前后的单应映射；不同顶面高度分别标定。

独立实测位置并分析光照、遮挡、角点及标定误差，自主编写采图、推理、显示和导出程序，明确有效范围与失效处理。

02 / LEARNING & OUTCOMES

需要 Python、OpenCV、基础矩阵与统计知识；学习 YOLO 关键点标注、训练、推理和单应性原理，用 Git 管理实验版本。报名时如实填写当前基础与学习计划。

自建四类箱体检测与关键点数据集、模型权重和配置、识别定位与评测软件、误差分析报告、使用说明和实时演示。

03 / ROADMAP

第 1 个月

学习原理、搭建场景，制定类别与四角标注规范。

第 2 个月

采集标注数据、划分数据集并完成相机标定。

第 3 个月

训练 YOLO Pose，评估识别与角点预测。

第 4 个月

实现中心计算和平面映射，采集独立实测数据。

第 5 个月

分析误差，完善失效判断。

第 6 个月

整理源码、权重、数据和报告，完成演示与结题。

具体安排随学校立项节点调整。学校要求项目执行不超过 9 个月，按时上传工作进度，原则上不得中途变更题目、成员或延期。

申报面向 2026 级全体本科生，每队 2–4 人、指导老师不超过 2 人，每位老师指导的 SRTP 项目不超过 5 个。组队与正式立项由学校管理平台确认。

项目资助为 500–1000 元/项，报销安排另行通知。结题需提交结题报告及研究报告、设计方案等结题材料，本次不要求提交具体研究成果。

原则上未参加过 SRTP、项目终止或结题不合格的学生，不能申报国家（市）级大学生创新训练计划项目。系统技术支持 QQ 群：1077919952。