基于神经网络的斗轮机作业图像监测方法及系统

本发明公开了一种基于神经网络的斗轮机作业图像监测方法及系统，涉及图像数据处理技术领域，方法包括：获取斗轮机监测区域和监测时间间隔，并在第i个监测时间间隔后获取第i个斗轮机作业图像，并基于图像预训练神经网络和第i个斗轮机作业图像获取第i个像素特征图，所述像素特征图的各个像素分别对应特征量；获取预设处理数量n，获取待处理特征图集；基于权重模型、当前时间点和待处理特征图集获取待处理特征图集中各个像素特征图对应的监测权重，并基于特征模型、监测权重和待处理特征图集获取待处理特征图集对应的观测值；根据观测值获取监测结果。本发明具有实时精准监测、动态自适应优化和多维度故障区分的优点。