摘要
本发明公开了一种起重机轨道接缝实时检测方法及系统,属于起重机技术领域,通过获取多种不同轨道表面条件下的接缝图像并提取感兴趣区域,结合模型激活一致性指数与背景扰动灵敏度,计算背景依赖度指数,对模型进行依赖性分类;进而基于轨道背景特征预测高依赖模型在新环境下的识别准确性,并将预测结果与依赖度联合分析,采用注意力引导的对抗去相关训练等机制对模型进行定向优化,该方法有效克服了传统CNN模型在背景变化环境下识别能力下降的问题,显著提升了模型的泛化能力与部署鲁棒性,降低了环境迁移成本和误判风险。
技术关键词
实时检测方法
起重机轨道
接缝
指数
图像
卷积神经网络模型
感兴趣
表达式
实时检测系统
生成热力图
样本
分析模块
起重机技术
注意力机制
防腐涂层
背景图
像素
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决策系统
运动控制模型
多模态
运动控制命令
模块
识别训练方法
穴位图谱
下肢
压力板
计算机程序指令
元素检测方法
三维模型
训练深度神经网络
样本
元素检测系统
场景
人体姿态识别
周期性
姿态检测模型
信息处理技术
风险预警方法
出口流槽
分配流槽
结晶器
风险预警系统