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。