一种基于模式识别的摘复钩AI精准识别抓取系统及方法

本发明涉及图像状态识别技术领域，具体为一种基于模式识别的摘复钩AI精准识别抓取系统及方法，本发明中，通过图像序列帧中吊钩组件的轮廓变化、边界差值及灰度动态进行节点构建，并结合边缘位移累积分析，同时通过图神经网络，对节点间余弦值与坐标差值进行联合对比，构建路径跳变序列，从而增强对状态突变的响应灵敏度，在复杂背景干扰或局部遮挡条件下仍能稳定提取形态演化的关键路径，有效提升空间路径识别的抗干扰性和容错性，通过隐马尔可夫模型进一步在状态速率突变点上进行统计建模，通过匹配标准状态模式，对异常点段执行段落合并与无效片段剔除操作，构建状态标签序列，实现高置信度、多段连续状态的精准划分。