摘要
本发明的一种基于AI视频图像动态捕捉的矿石分选机喷吹补偿方法,属于矿石智能分选技术领域,包括如下步骤:特征提取步骤:获取记录有运动目标矿石的实时视频图像,并针对实时视频图像中的每一个目标矿石,提取两类相互独立的特征集,所述特征集包括基础运动学特征集以及二次运动风险特征集;并行预测步骤,决策融合步骤,融合基准预测落点与轨迹补偿向量,以生成所述目标矿石的最终预测落点,指令生成步骤。本发明通过设立二次运动补偿模型,能够精确预测并量化由物料表面湿滑、旋转等非理想因素导致的轨迹偏差。通过将此补偿向量与基础物理模型的预测结果相融合,显著提高了最终落点预测的准确性。
技术关键词
实时视频图像
运动学特征
补偿方法
运动补偿
矿石智能分选
动态
卡尔曼滤波模型
轨迹
非线性映射关系
实例分割算法
基准
风险
基础
前馈神经网络
坐标点
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