一种基于异构证据融合的面向功能安全的工业视觉系统异常状态管控方法

本申请涉及一种基于异构证据融合的面向功能安全的工业视觉系统异常状态管控方法，方法包括：获取当前帧图像；采用计算机视觉算法与深度学习算法，对图像进行并行多类异常指标检测，得到各算法的检测结果；针对各类异常指标，基于各算法检测的异常值进行跨算法一致性验证，得到一致性度量；基于各算法检测的路径置信度及对应的一致性度量，得到各算法下各类异常指标的证据可信度；基于各算法检测的各类异常指标的异常值及对应的证据可信度，得到相机的健康度，基于各类异常指标的一致性度量，得到健康度的安全置信度；基于当前帧图像的健康度、安全置信度及预设映射规则，确定逻辑安全信号状态，提高了检测的准确性。