基于机器视觉的集装箱自卸数据管理系统及方法
本发明涉及数据管理技术领域,公开了基于机器视觉的集装箱自卸数据管理系统及方法,包括:构建三级传感网络,采用延迟请求与响应机制计算主从设备时间差,动态触发与焦距控制,并将采集数据分优先级暂存;通过双维度抗干扰方案提升图像质量,针对图像模糊,通过逆滤波复原图像;构建多任务目标检测模型,将视觉特征与点云特征进行跨模态对齐,通过消息传递计算粘连分数,若大于阈值,则用最小距离分割,构建GAN修复网络修复识别失效图像;针对称重波动和体积偏差,计算集装箱真实重量,构建强化学习决策模型,引导智能体学习最优决策;存储作业操作日志,开发自适应协议转换中间件,构建边缘增量学习与云端异常挖掘自优化机制提升适配能力。