技術特征：

1.一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施方法，其特征在于，步驟s1，包括以下步驟：

3.根據權利要求2所述的一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施方法，其特征在于，步驟s2，包括以下步驟：

4.根據權利要求3所述的一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施方法，其特征在于，步驟s3，包括以下步驟：

5.根據權利要求4所述的一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施方法，其特征在于，步驟s4，包括以下步驟：

6.根據權利要求5所述的一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施方法，其特征在于，步驟s5，包括以下步驟：

7.根據權利要求6所述的一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施方法，其特征在于，步驟s6，包括以下步驟：

8.根據權利要求7所述的一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施方法，其特征在于，步驟s7，包括以下步驟：

9.根據權利要求5所述的一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施方法，其特征在于，步驟s8，包括以下步驟：

10.一種高精度移動物體跟蹤ai攝像頭的實施系統，其特征在于，包括以下模塊：

技術總結
本發明屬于人工智能的技術領域，涉及了一種高精度移動物體跟蹤AI攝像頭的實施方法及系統，包括：獲取目標物體的三維坐標、視覺圖像序列、運動狀態數據；構建神經網絡動態權重模型，調整毫米波雷達、攝像頭和慣性傳感器的數據優先級；對校準后的三軸坐標執行加權計算，結合速度矢量生成連續跟蹤路徑；構建預測目標物體未來運動軌跡的運動模式預測模型；篩選有效的候選路徑集合；輸出預測路徑的可信度評分；若可信度評分未達閾值，替換進行修正；選擇偏差最小的有效預測路徑作為主要方案，保留次優預測路徑作備用方案。本發明解決了傳統的方法在跟蹤誤差較大時，缺乏有效的修正流程策略。

技術研發人員：張楓,孫歡,劉濤
受保護的技術使用者：深圳市聯合光學技術有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24