摘要
本发明涉及无人装车场景下的数据跟踪技术领域,尤其是涉及一种基于无人装车场景下的共享托盘数据跟踪方法,其包括获取实时与历史状态数据、划分数据类别、筛选关键特征维度、计算数据权重分配、优化数据跟踪模型及执行动态数据跟踪操作。本发明能够通过分析托盘流转特征和分类偏差,精准筛选关键特征并动态调整数据权重,显著提升模型的训练效率、跟踪精度和泛化能力,同时结合预设策略库实现高效、稳定的动态数据跟踪,增强了复杂物流场景的适应性和系统稳定性。
技术关键词
数据跟踪方法
无人装车
共享托盘
场景
轨迹分布直方图
数据跟踪技术
阶段
筛选算法
策略
数据分类
矩阵
坐标点
关联算法
特征值
分割算法
数值
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