摘要
本发明涉及人工智能物联网技术领域,具体为基于多模态LLM的边缘感知方法及系统,包括以下步骤:操作热成像设备收集每个区域的温度极值数据,通过设定检测阈值和颜色编码标记高温区域,并整合为可视化地图,获取温度极值映射。本发明中,通过集成和优化多个感知与数据处理步骤,提高了操作效率和系统可靠性,通过收集各区域的温度极值数据并转化为色彩编码的温度映射,增强了环境监测的直观性,结合温度映射与毫米波雷达数据,精确模拟动态对象路径,提升跟踪精度,此方法减少了对远程数据中心的依赖,降低了延迟,提高了设备在复杂环境中的适应性和鲁棒性,强化了对动态环境的匹配能力,同时也降低了能耗。
技术关键词
执行障碍物检测
热成像设备
多模态
极值
环境测试设备
主成分分析算法
测试场景
人工智能物联网技术
数据融合技术
布局
记录算法
温度感应技术
参数
物体运动路径
绘制移动轨迹
点云模型
雷达
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线路板缺陷检测
图像特征数据
柔性线路板
图像增强
跨模态
对象检测模型
样本
文本
计算机可读指令
图像检测方法
经颅磁声刺激
神经网络模型
坐标算法
分区
多模态