基于端侧大模型的工业车辆安控及车流分析方法及系统

本申请涉及一种基于端侧大模型的工业车辆安控及车流分析方法及系统，方法包括获取叉车综合图像样本，并对叉车综合图像样本进行标注，得到标注数据集，标注数据集包括叉车数据子集、货物数据子集以及货叉人员数据子集；基于预设的模型训练参数，从叉车数据子集、货物数据子集以及货叉人员数据子集中，分类获取模型训练样本；基于分类的模型训练样本，对构建的端侧深度学习模型进行分类训练，直至训练结束得到叉车安控‑车流分析模型；获取待识别叉车综合图像，并基于叉车安控‑车流分析模型对待识别叉车综合图像进行解析，得到叉车安控‑车流结果数据。能够使叉车在作业过程中更安全、车辆调配更加及时准确。