摘要
本发明公开了一种基于光流提示的环保钢渣工作车辆作业识别方法及系统,本发明使用不同时间间隔的光流输入进行特征平均处理,减轻光流噪声的影响,提高模型的鲁棒性和准确性,结合RGB图像和光流提示信息,通过图像编码器和视觉解码器实现高精度目标检测和识别,相较于单纯依赖RGB图像的检测方法,本发明通过融合多源信息,提高了检测的鲁棒性和精度,特别是在低光照和复杂背景下,仍能保持较高的检测性能。能够在不同场景和不同对象类型下都表现出色,减少了误检和漏检的情况。
技术关键词
作业识别方法
神经网络模型
工作车辆
联合损失函数
光流特征
图像块
融合多源信息
表达式
图像分割
编码器训练
图像解码器
图像编码器
图像嵌入
鲁棒性
预测类别
模块