一种基于视觉识别的具身智能决策控制方法及系统

本申请提出一种基于视觉识别的具身智能决策控制方法及系统，属于具身智能技术领域，其中方法包括：在机械臂执行当前的任务过程中，实时采集图像数据；将图像数据输入到预训练的改进的YOLO模型中，得到目标物体的推理信息特征，预训练的改进的YOLO模型，构建过程包括：在YOLO模型的主干网络中添加遮挡感知注意力模块，其中，遮挡感知注意力模块的掩码为动态掩码；将目标物体的推理信息特征与特征库中预设的特征进行对比，若目标物体的推理信息特征与特征库中预设的特征一致，则停止当前的任务，执行下一个任务。本申请能够精准判定机械臂的工作状态，满足实时性的需求，显著提升具身智能系统的整体效能与可靠性。