一种基于注意力特征融合网络的堆场库存计算方法

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一种基于注意力特征融合网络的堆场库存计算方法
申请号:CN202510226514
申请日期:2025-02-27
公开号:CN120655197A
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于注意力特征融合网络的堆场库存计算方法,属于信息处理技术领域。构建堆场库存计算模型;采集若干堆场俯视图图像建立图像数据集;基于图像数据集通过三维重建获得体积数据集;结合图像数据集和体积数据集作为训练数据集;通过训练数据集进行堆场库存计算模型预训练;利用预训练后堆场库存计算模型,输入待测无堆场俯视图,输出堆场库存计算结果;堆场库存计算模型包括:U型卷积神经网络和注意力特征融合卷积神经网络。通过上述步骤,通过输入堆场的无人机俯视图,可以精准且快速地获得大型堆场内的商品库存。
技术关键词
U型卷积神经网络 特征融合网络 融合卷积神经网络 注意力 计算方法 数据 图像 模型预训练 多层感知机 编码模块 融合特征 大型堆场 三维模型 编码器 信息处理技术 解码器 分支 无人机