基于深度学习的多场景目标检测与跟踪系统

本发明涉及目标检测与跟踪技术领域，具体公开了基于深度学习的多场景目标检测与跟踪系统，包括关节轴承目标识别模块、关节轴承数据采集模块、轴承初步异常检测模块、关节轴承图像获取模块、轴承图像异常检测模块及异常行为实时跟踪模块；通过识别工业机器人的各关节轴承区域，并采集多模态数据，进行初步异常检测，标记为潜在异常，通过将待检测图像与对应的参考图像进行异常分析，基于异常分析结果，进行实时异常跟踪，并结合深度学习算法识别各关节轴承的异常原因。本发明突破了传统方法场景适应性差的局限，显著提升了工业机器人关节轴承在复杂场景下的检测精度与异常诊断能力，为智能制造装备的预测性维护提供了关键技术支撑。