摘要
本发明提供一种基于模块防渗透构造的野外医疗锐器回收管理方法及系统,涉及图像分析技术领域,包括:通过多模态图像融合和深度学习模型识别野外医疗锐器,提取关键特征进行精确定位、分割和语义分析,并结合因果推理网络进行分类,得到类别和危险等级信息,基于分类信息和危险等级信息,利用改进的时空图神经网络和分层强化学习算法,结合改进的拍卖机制和安全约束模型,生成并优化回收调度策略,通过改进的蚁群算法和启发式搜索策略,结合帕累托优化算法,规划最优回收路线。
技术关键词
医疗锐器
定位特征
独立特征
分层强化学习
注意力
超声波扫描
时序预测模型
推理网络
集成学习策略
拍卖机制
多尺度特征金字塔
语义特征
分类器
可变形卷积网络
可见光图像
回收管理方法
启发式搜索
图像融合算法
线性单元
系统为您推荐了相关专利信息
阈值预测方法
生成样本数据
光纤
构建预测模型
序列
订单分单方法
语义图谱
Dijkstra算法
CRF模型
揽件
多尺度特征融合
注意力
Sigmoid函数
全局信息融合
残差结构