摘要
本发明涉及AI视觉的技术领域,公开了一种基于AI视觉的物品动态场景识别方法及装置,本发明采集动态场景的视频流生成视频帧序列,将视频帧序列输入到由卷积神经网络(CNN)和LSTM网络组成的AI视觉动态识别模型中,进行模型训练,并添加注意力机制和多任务机制,生成最终的优化训练版本,来通过AI视觉实现物品在动态场景中的准确识别,本方案结合CNN和LSTM网络,模型能够有效提取视频流中的时空特征,提升动态物品识别能力,注意力机制能够自动聚焦于视频中的关键区域,提高识别精度,多任务机制使得模型能够同时完成多项任务,如物品检测和动作识别,增强系统的多功能性和适应性,解决了现有技术中难以准确识别动态场景的物品变化的问题。
技术关键词
视频流
动态场景
卷积神经网络模型
动态变化特征
多任务机制
视觉
序列
注意力机制
识别方法
物品检测
多任务学习模型
视频采集设备
模型训练模块
视频帧
场景分类
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
泊位
激光雷达
分析图像数据
结构光模块
巡检设备
生成数字人
数据获取模块
风格
生成系统
情感特征
多元线性回归模型
视频分析
选煤厂
定位方法
轨迹
卷积神经网络模型
直方图
图像
信号
磨粒监测技术