基于深度学习的目标协同控制方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的目标协同控制方法及系统，通过多视角图像采集装置获取目标区域实时视觉数据，利用深度学习模型进行物体特征识别与分类，生成包含类别标识和边界坐标的特征分布数据，采用空间校准算法将二维特征映射为三维坐标系数据，结合位姿解算输出空间位置及姿态角度参数，根据物体物理属性参数生成包含路径规划、末端执行器姿态调整及自适应夹持力度的控制指令，驱动操作装置完成精准抓取动作，由此通过动态多视角感知、三维空间建模与物理属性驱动的闭环控制，有效解决了传统视觉系统在复杂场景下的特征缺失、定位误差及操作刚性等问题，显著提升了非结构化环境中目标操作的精度与适应性。