【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于土方工程机械相关，更具体地，涉及一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法及系统。
技术介绍
1、在矿区推土机作业中，驾驶员通常置身于复杂的环境中。这些环境包括狭窄的通道、不规则的地形、以及需要避让的障碍物。由于设备本身的体积和结构，驾驶员的视野往往受到限制，难以获得全面的环境认知。有限的视野可能使驾驶员无法及时发现周围环境中的障碍物、其他设备或工作人员，增加发生事故的风险。驾驶员的受限视野可能导致操作困难，使其难以准确判断和控制设备的位置，从而降低了作业的效率和准确性。
2、针对矿区推土机等作业设备的安全隐患和作业效率低下问题，技术创新旨在提供更全面、实时的环境感知，为驾驶员提供更准确的信息和更多的辅助工具，从而降低事故风险并提高作业效率。因此，有必要研究一套辅助推土机操作的三维跟踪导航系统。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法及系统，解决推土机视野受限导致的无法实时规划运动轨迹的问
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【技术保护点】
1.一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，在步骤S2中，所述坐标生成模型采用多模态对抗学习的结构，所述生成器采用大语言模型，所述判别器采用图神经网络。
3.如权利要求2所述的一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，在步骤S2中，所述图神经网络的判别器进行判别的过程如下：
4.如权利要求1所述的一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，所述判别结果按照下列关系式计算：
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【技术特征摘要】
1.一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，在步骤s2中，所述坐标生成模型采用多模态对抗学习的结构，所述生成器采用大语言模型，所述判别器采用图神经网络。
3.如权利要求2所述的一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，在步骤s2中，所述图神经网络的判别器进行判别的过程如下：
4.如权利要求1所述的一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，所述判别结果按照下列关系式计算：
5.如权利要求1所述的一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，所述预设收敛条件为图神经网络无法通过学习成功判别大语言模型生成的虚拟数据集，即时。
6.如权利要求1所述的一种基于车载视频的矿用推土机三维跟踪导航方法，其特征在于，所述预设判定条...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡帅，周诚，鲁亚楠，王宇向，尤轲，王如斌，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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