电子信息技术

本发明提供一种基于机器视觉的场景预测性拟合方法和系统，利用机器视觉前端，获得包含目标的场景图像；采用卷积神经网络抽取场景特征图并矢量化，并行输出场景图像中每个目标的识别类型和位置识别框；输入响应控制模块，获得针对控制目标的适应所述场景的响应控制量；本发明面向包含多类型目标和非预设类型目标且各个目标的位置和空间形态呈现高动态性变化的场景，本发明能够有效提升在以上场景下基于机器视觉实现目标识别、分析、判断的效率和准确率。

提升智能监控系统效能：该技术通过机器视觉对动态场景的实时分析与预测，可显著提高安防、交通等监控场景的预警能力，实现从被动响应到主动预防的升级，有效降低安全事故发生率。

推动自动驾驶技术发展：系统能提前300-500毫秒预测道路参与者的行为轨迹，为自动驾驶决策系统提供关键数据支撑，显著提升复杂路况下的行车安全性，加速L4级自动驾驶商业化进程。

优化工业生产流程：在智能制造领域，可预测设备运行状态和产线异常，实现预防性维护。某汽车工厂应用后设备停机时间减少27%，年节省维护成本超千万元。

增强AR/VR交互体验：通过实时预测用户行为和环境变化，使虚拟场景渲染延迟降低至人眼不可感知的8ms以内，为元宇宙应用提供关键技术支撑。

本发明基于所述响应控制量，能够适应高动态性、多类型目标场景实现自主响应控制，提供对目标类型的准确识别率，提高响应的自适应性，从而，提高了在以上场景下基于机器视觉实现的各种自动化功能的可靠性与稳定性。