一种基于计算机视觉的物品识别系统

本发明公开了一种基于计算机视觉的物品识别系统，包括：多模态数据采集模块：通过多模态传感器阵列获取多模态数据；数据预处理模块：标准化多模态数据格式，生成时空对齐的多模态张量；特征提取模块：采用ResNet50、3D‑CNN、PointNet++分别从纹理、光谱和几何维度提取模态特异性特征；多模态融合模块：构建跨模态联合表征；自适应感知模块：基于自监督对比学习和3D‑STMN时空记忆网络建模光照不变性与场景动态，结合遮挡感知传播模块利用Kalman滤波预测被遮挡目标轨迹，生成环境感知参数集；识别引擎模块：集成YOLOv8检测、Mask R‑CNN分割及多模态决策树分类，结合深度数据输出目标边界框、类别以及置信度，生成结合深度数据的三维空间坐标。