摘要
本发明提供起重机远程控制图像延时检测方法及系统,涉及起重机技术领域,包括采用双通道并行预处理机制进行时空分割;利用注意力机制获取起重机的三维空间坐标和运动参数;计算运动状态向量,输入多模态深度学习模型,生成视频流延时预测曲线;基于预测曲线和模型预测控制算法,优化视频流的关键帧分布和编码参数,通过智能路由机制传输至远程控制终端;采用递归最小二乘算法建模,得到概率分布模型;通过分层强化学习算法生成延时补偿控制策略,对操作指令进行自适应时间补偿。本发明有效降低了远程控制图像传输延时,提高了远程操作的实时性和安全性。
技术关键词
递归最小二乘算法
卡尔曼滤波模型
模型预测控制算法
远程控制终端
起重机远程控制
分层强化学习
多模态深度学习
生成视频流
实时视频流
控制策略
延时检测方法
视频编码参数
噪声统计
预测误差
卡尔曼滤波算法
视频编码器
时间差
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