【摘要】本文提出了一种融合图像识别与点云处理的卸船机抓斗姿态检测方法，以解决传统模型因简化运动环节导致的预测偏差问题。基于 YOLOv8 算法构建视觉检测系统，通过解耦头结构和双向跨层特征融合网络（BCP-FPN）提升多尺度抓斗姿态识别精度，结合视觉伺服控制实现闭环调整。针对点云数据，采用改进的 PointNet++ 与 F-PointNet 框架，通过多尺度分组和分层回归策略实现抓斗三维姿态的高精度估计，并引入 LSTM 网络进行动态序列分析。实验表明，系统在复杂工况下达到高检测精度和低定位误差，有效地保障了自动化作业的安全性与效率。