一种基于深度学习的AI机器人智能目标识别与跟踪平台

本发明提供了一种基于深度学习的AI机器人智能目标识别与跟踪平台，旨在通过整合先进的深度学习算法、多传感器融合技术、边缘计算与云端协同，实现高效、精准、实时的目标识别与跟踪。该平台包括硬件层、感知层、数据处理层、决策层和执行层，配备高清摄像头、激光雷达、红外传感器和超声波传感器等多种传感器，利用YOLOv7模型进行目标识别，结合Deep SORT算法实现多目标连续跟踪，并通过卡尔曼滤波与粒子滤波算法进行多传感器数据融合。自适应学习模块通过自监督学习和联邦学习机制，提升系统的适应性和泛化能力。边缘计算模块实现实时数据处理与决策，云端协同模块负责模型更新与数据分析，能源管理系统优化能源使用，确保机器人长时间稳定运行。本发明具有高精度、实时性和鲁棒性，广泛适用于安防、物流、医疗及无人驾驶等领域，具备显著的应用价值和市场前景。