摘要
本申请公开了一种对焦控制方法和相关设备,通过同步采集多模态传感器数据并提取特征与参数,输入经联合优化的多模态融合模型生成电机控制指令,再通过粗调、微调与动态追踪的分层控制实现对焦。动态权重融合网络依据环境敏感系数调配各模态数据权重,结合对齐轨迹预测网络的历史记忆与轨迹预判,减少无效计算和反复搜索,大幅提升对焦速度;多模态传感器协同工作,替代专用硬件功能,降低成本与功耗;动态权重融合网络能根据环境调整模态置信度,增强复杂光环境下的抗干扰能力;对齐轨迹预测网络与模糊自适应PID控制器分层配合,解决复杂场景误判问题,提升微距和动态追踪精度;模型经剪枝、蒸馏和量化优化,实现轻量化,适配低成本设备。
技术关键词
多模态传感器
场景特征
时间同步补偿
时钟漂移补偿
PID控制器
陀螺仪数据
运动补偿
焦点
轨迹
动态
网络
生成电机
环境光照强度
参数
周期性
阶段
Sigmoid函数
深度图
模糊推理
系统为您推荐了相关专利信息
酸洗工艺
智能控制方法
表面图像数据
构建知识图谱
输入工艺参数
事件识别方法
车辆运动学
轨迹
运动特征
高精度自动识别
管理系统
策略
计算机视觉
生成对抗网络
生成式对抗网络
PID控制器参数
工况模式识别
Lyapunov指数
多源异构数据
分布式传感器
自动化纺织设备
智能控制方法
图案
矩阵
测地线距离